컨텍스트 압축(Context Compaction)이란? 긴 AI 대화의 핵심을 남기는 방법
컨텍스트 압축 뜻과 쉬운 예시를 정리했습니다. 긴 AI 대화와 에이전트 작업 기록을 핵심 맥락으로 줄이는 이유, 메모리·컨텍스트 윈도우와의 차이, 안전하게 적용하는 기준을 설명합니다.
에이전트 핸드오프(Agent Handoff)란? AI 작업을 알맞은 담당에게 넘기는 방법
에이전트 핸드오프 뜻과 쉬운 예시를 정리했습니다. AI 작업 위임, 도구 호출, 멀티 에이전트와의 차이, 맥락·권한·검토를 설계하는 실전 기준까지 설명합니다.
콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)이란? AI 이미지의 제작 이력을 확인하는 방법
콘텐츠 자격 증명은 디지털 콘텐츠의 제작·수정 이력을 검증 가능한 방식으로 담는 표준 기반 정보입니다. AI 생성 여부를 포함할 수 있지만, 콘텐츠가 사실이라는 보증서와는 다릅니다.
가중치(Weight)란? AI 모델이 학습으로 조정하는 숫자
가중치는 AI 모델이 입력 정보를 얼마나 반영할지 정하는 학습된 숫자입니다. 파라미터·편향·특징·체크포인트와의 차이, AI 모델 파일을 볼 때 알아둘 점을 초보자 기준으로 설명합니다.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이란? AI에게 필요한 맥락을 설계하는 방법
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 답하기 전에 봐야 할 지시, 자료, 도구, 메모리, 출력 형식을 알맞게 구성하는 설계 방식입니다.
시스템 카드(System Card)란? AI 모델의 안전성 설명서를 읽는 법
시스템 카드는 AI 모델이나 AI 제품의 위험, 안전 평가, 완화 조치, 한계를 정리한 안전성 문서입니다. 모델 카드·벤치마크·레드팀과의 차이까지 초보자 눈높이로 설명합니다.
모델 서빙(Model Serving)이란? AI 모델을 실제 서비스에서 답하게 하는 방법
모델 서빙은 학습이 끝난 AI 모델을 앱, 웹사이트, 자동화가 호출할 수 있는 실행 환경에 올려 실제 요청에 응답하게 하는 운영 과정입니다.
RLHF(사람 피드백 기반 강화학습)란? AI가 사람 선호를 배우는 방식
RLHF는 사람이 더 낫다고 고른 답변이나 행동을 보상 신호로 바꿔 AI 모델을 조정하는 학습 방식입니다. 챗GPT 같은 대화형 AI를 이해할 때 꼭 알아야 할 기본 용어입니다.
시맨틱 검색(Semantic Search)이란? AI가 의미로 정보를 찾는 방식
시맨틱 검색은 검색어의 단어 일치보다 사용자의 의도와 문맥상 의미가 가까운 결과를 찾거나 더 위로 올리는 AI 검색 방식입니다.
지수 백오프(Exponential Backoff)란? AI API 재시도를 안전하게 늦추는 방법
지수 백오프는 API 요청이 실패했을 때 바로 반복하지 않고 재시도 사이의 대기 시간을 점점 늘려 과부하와 중복 실행을 줄이는 재시도 전략입니다.
