🤖 AI / LLMOps

AI / LLMOps

LLM 애플리케이션 설계, RAG, 평가, 프롬프트 운영, 추적성과 배포 안정성까지 AI 시스템을 실전에서 굴리는 방법을 다룹니다.

이 카테고리에는 현재 18개의 포스트가 있습니다.

Featured In This Category

가장 먼저 읽기 좋은 글

AI 에이전트 도구 권한 경계 설계

에이전트가 도구를 호출할 때 읽기, 쓰기, 승인, 감사 로그를 어떻게 나누어야 운영 가능한 제품이 되는지 정리합니다.

Popular Picks

이 카테고리에서 많이 읽기 좋은 글

POPULAR

Llama 오픈 웨이트 도입 플레이북

Llama 계열은 오픈 웨이트 전략의 대표 주자입니다. 어떤 팀이 왜 Llama를 선택하고, 어디서부터 운영 기준을 세워야 하는지 정리합니다.

POPULAR

LLMOps 플랫폼 아키텍처: LLM 기능을 운영 환경에서 굴리는 방법

요청 라우팅, 프롬프트 버전 관리, 추적성, 폴백 전략, 평가 루프, 비용 제어, 운영 책임 분리를 포함한 LLMOps 아키텍처를 설명합니다.

POPULAR

RAG 평가 플레이북: 사용자가 신뢰를 잃기 전에 검색 품질을 측정하는 법

문서 커버리지, 랭킹 품질, 답변 근거성, 실패 분석, 릴리즈 게이트를 포함한 RAG 평가 방법을 실무 기준으로 정리합니다.

POPULAR

AI 에이전트 가드레일: 도구를 쓰는 에이전트를 안전하고 유용하게 만드는 법

도구 권한, 계획 검토, 승인 체크포인트, 실패 경계, 감사 가능성을 포함해 AI 에이전트 가드레일 설계를 실무 관점으로 정리합니다.

Reading Flow

이 순서로 읽어보면 좋습니다

STEP 1

AI 에이전트 승인 UX 설계 플레이북

좋은 에이전트는 많이 자동화하는 것이 아니라, 사람이 개입해야 할 순간을 분명하게 보여줍니다. 승인 UX를 실무 관점에서 정리합니다.

STEP 2

DeepSeek를 추론과 비용 관점에서 읽는 방법

DeepSeek는 추론 성능과 비용 효율 논의를 함께 불러온 모델군입니다. 어떤 팀이 어떤 기대치로 접근해야 하는지 실무적으로 정리합니다.

STEP 3

Gemma로 시작하는 소형 모델 제품화 가이드

Gemma는 작은 모델을 어떻게 제품에 실용적으로 넣을지 고민할 때 좋은 출발점이 됩니다. 경량 모델 도입 관점에서 핵심을 정리합니다.

Key Tags

이 카테고리의 핵심 태그

#ai 18 #llmops 7 #agents 4 #guardrails 3 #evaluation 3 #governance 2

전체 글

2026년 5월 17일

AI 에이전트 도구 권한 경계 설계

에이전트가 도구를 호출할 때 읽기, 쓰기, 승인, 감사 로그를 어떻게 나누어야 운영 가능한 제품이 되는지 정리합니다.

#ai #agents #tool-use #security #governance

2026년 5월 12일

AI 에이전트 승인 UX 설계 플레이북

좋은 에이전트는 많이 자동화하는 것이 아니라, 사람이 개입해야 할 순간을 분명하게 보여줍니다. 승인 UX를 실무 관점에서 정리합니다.

#ai #agents #guardrails #approval #ux

2026년 5월 10일

DeepSeek를 추론과 비용 관점에서 읽는 방법

DeepSeek는 추론 성능과 비용 효율 논의를 함께 불러온 모델군입니다. 어떤 팀이 어떤 기대치로 접근해야 하는지 실무적으로 정리합니다.

#ai #deepseek #reasoning-models #distillation #cost-efficiency

2026년 5월 10일

Gemma로 시작하는 소형 모델 제품화 가이드

Gemma는 작은 모델을 어떻게 제품에 실용적으로 넣을지 고민할 때 좋은 출발점이 됩니다. 경량 모델 도입 관점에서 핵심을 정리합니다.

#ai #gemma #google-models #small-models #edge-ai

2026년 5월 10일

Llama 오픈 웨이트 도입 플레이북

Llama 계열은 오픈 웨이트 전략의 대표 주자입니다. 어떤 팀이 왜 Llama를 선택하고, 어디서부터 운영 기준을 세워야 하는지 정리합니다.

#ai #llama #meta-llama #open-weights #self-hosting

2026년 5월 10일

Mistral 계열 모델을 엔터프라이즈 관점에서 보는 법

Mistral은 오픈 모델 진영에서 속도와 효율을 함께 논의할 때 자주 등장합니다. 엔터프라이즈 팀이 어떤 기준으로 Mistral을 읽어야 하는지 정리합니다.

#ai #mistral #mistral-ai #enterprise-models #mixture-of-experts

2026년 5월 9일

에이전트 메모리 윈도우 예산 설계 가이드

AI 에이전트는 많이 기억할수록 좋아 보이지만, 실제 운영에서는 메모리 예산과 요약 규칙이 품질을 좌우합니다.

#ai #llmops #agents #memory

2026년 5월 8일

Responses API와 Remote MCP 실전 도입 포인트

모델 API가 단순 텍스트 응답을 넘어 도구 호출 플랫폼으로 바뀌고 있습니다. Responses API와 Remote MCP를 제품 관점에서 어떻게 봐야 하는지 정리합니다.

#ai #llmops #mcp #responses-api

2026년 5월 3일

LLM 컨텍스트 윈도우 예산 설계

토큰을 많이 넣는 것이 항상 좋은 것은 아닙니다. 실전 AI 서비스에서 컨텍스트 윈도우를 어떻게 예산화하고 운영해야 하는지 정리합니다.

#ai #llm #context-window #llmops

2026년 4월 29일

AI 학습 경로: 입문부터 고급까지

입문자, 중급자, 고급 실무자가 순서대로 읽으며 AI와 LLMOps 지식을 체계적으로 쌓을 수 있는 로드맵입니다.

#ai #learning-path #llmops #roadmap

2026년 4월 28일

AI 평가 루브릭 실전 설계

프로덕션 AI 기능을 위해 품질 기준, 실패 유형, 릴리스 게이트를 어떻게 정의할지 정리한 실전 가이드입니다.

#ai #evaluation #llmops #quality

2026년 4월 28일

LLM 비용 가드레일과 AI FinOps

모델 비용을 쿼터, 라우팅 정책, 제품 단위 예산으로 통제하는 실전 운영 가이드입니다.

#ai #llmops #finops #cost

2026년 4월 27일

Model Spec 기반 AI 제품 거버넌스 플레이북

Model Spec 같은 모델 행동 정책을 실제 AI 제품의 거버넌스 레이어로 연결하는 실무 관점의 가이드입니다.

#ai #model-spec #governance #safety #product

2026년 4월 27일

OpenAI Responses API 에이전트 아키텍처 플레이북

Responses API, 내장 도구, 상태 관리, 운영 가드레일을 기준으로 에이전트 시스템을 설계하는 실무 가이드입니다.

#ai #openai #responses-api #agents #tooling

2026년 4월 25일

AI 에이전트 가드레일: 도구를 쓰는 에이전트를 안전하고 유용하게 만드는 법

도구 권한, 계획 검토, 승인 체크포인트, 실패 경계, 감사 가능성을 포함해 AI 에이전트 가드레일 설계를 실무 관점으로 정리합니다.

#ai #ai-agents #guardrails #tool-calling #workflow #safety

2026년 4월 25일

LLMOps 플랫폼 아키텍처: LLM 기능을 운영 환경에서 굴리는 방법

요청 라우팅, 프롬프트 버전 관리, 추적성, 폴백 전략, 평가 루프, 비용 제어, 운영 책임 분리를 포함한 LLMOps 아키텍처를 설명합니다.

#ai #llmops #observability #deployment #monitoring #cost-control

2026년 4월 25일

프롬프트 엔지니어링 운영 가이드: 버전 관리, 테스트, 실패 복구

프롬프트 계약, 구조화 출력, 버전 관리, 평가, 롤백, 팀 협업 흐름을 포함해 프롬프트 엔지니어링을 운영 관점으로 설명합니다.

#ai #prompt-engineering #structured-output #guardrails #evaluation #hallucination

2026년 4월 25일

RAG 평가 플레이북: 사용자가 신뢰를 잃기 전에 검색 품질을 측정하는 법

문서 커버리지, 랭킹 품질, 답변 근거성, 실패 분석, 릴리즈 게이트를 포함한 RAG 평가 방법을 실무 기준으로 정리합니다.

#ai #rag #retrieval #evaluation #grounding #vector-db

AI 서비스 개발, 운영, 성능개선을 하나의 루프로 연결합니다

AI / LLMOps

가장 먼저 읽기 좋은 글

AI 에이전트 도구 권한 경계 설계

이 카테고리에서 많이 읽기 좋은 글

Llama 오픈 웨이트 도입 플레이북

LLMOps 플랫폼 아키텍처: LLM 기능을 운영 환경에서 굴리는 방법

RAG 평가 플레이북: 사용자가 신뢰를 잃기 전에 검색 품질을 측정하는 법

AI 에이전트 가드레일: 도구를 쓰는 에이전트를 안전하고 유용하게 만드는 법

이 순서로 읽어보면 좋습니다

AI 에이전트 승인 UX 설계 플레이북

DeepSeek를 추론과 비용 관점에서 읽는 방법

Gemma로 시작하는 소형 모델 제품화 가이드

이 카테고리의 핵심 태그

전체 글

AI 에이전트 도구 권한 경계 설계

AI 에이전트 승인 UX 설계 플레이북

DeepSeek를 추론과 비용 관점에서 읽는 방법

Gemma로 시작하는 소형 모델 제품화 가이드

Llama 오픈 웨이트 도입 플레이북

Mistral 계열 모델을 엔터프라이즈 관점에서 보는 법

에이전트 메모리 윈도우 예산 설계 가이드

Responses API와 Remote MCP 실전 도입 포인트

LLM 컨텍스트 윈도우 예산 설계

AI 학습 경로: 입문부터 고급까지

AI 평가 루브릭 실전 설계

LLM 비용 가드레일과 AI FinOps

Model Spec 기반 AI 제품 거버넌스 플레이북

OpenAI Responses API 에이전트 아키텍처 플레이북

AI 에이전트 가드레일: 도구를 쓰는 에이전트를 안전하고 유용하게 만드는 법

LLMOps 플랫폼 아키텍처: LLM 기능을 운영 환경에서 굴리는 방법

프롬프트 엔지니어링 운영 가이드: 버전 관리, 테스트, 실패 복구

RAG 평가 플레이북: 사용자가 신뢰를 잃기 전에 검색 품질을 측정하는 법