AI·데이터

RAG 품질을 망치는 흔한 설정 실수

청크 크기, 메타데이터, 권한 필터링에서 RAG 품질이 자주 깨지는 지점과 개선 방법을 정리합니다.

프라이빗 LLM 도입 시 체크리스트

데이터 경계, 비용, 운영 인력 관점에서 프라이빗 LLM 도입 전에 확인할 항목만 추립니다.

작은 팀을 위한 MLOps 최소 세트

실험 로그, 모델·프롬프트 버전, 롤백 가능한 배포 중 꼭 필요한 최소 세트만 추립니다.

개인정보·저작권 관점에서의 생성 AI

생성 AI 사용 시 개인정보·저작권·로그 관점에서 먼저 정리해야 할 실무 포인트를 모았습니다.

벡터 DB vs 기존 검색 엔진

키워드 검색과 벡터 검색의 차이를 정리하고, RAG·시맨틱 검색에 맞는 선택 기준을 제시합니다.

데이터 레이크 vs 웨어하우스 빠른 비교

데이터 레이크와 웨어하우스의 역할 차이를 빠르게 비교해 팀 규모에 맞는 선택을 돕습니다.