Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
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제14장 — 편향, 공정성, 책임 있는 AI
편향의 다섯 근원, 서로 불일치하는 공정성 지표, 안전-유용성 트레이드오프, 그리고 설명 가능성이 규제와 만나지 못하는 간극을 다루는 조직의 AI 정책.
2026-05-23
제6장 — 검색 증강 생성의 위험
RAG 파이프라인의 다섯 신뢰 경계, 인덱스를 통한 인젝션 공격, PoisonedRAG와 BadRAG, 그리고 아키텍처적으로 안전한 검색 패턴.
2026-05-15
제1장 — AI 엔지니어링이라는 학문
데모는 잘 돌아가는데 프로덕션 시스템이 무너지는 이유는 모델 문제가 아니라 엔지니어링 문제입니다. 제1장은 확률적 코어 주위를 감싸는 결정적 래퍼를 세우고, 신뢰성·품질·성능·비용·진화라는 다섯 기둥으로 그 학문을 그립니다.
2026-04-14제5장 — 전송 프로토콜과 발견
LLM Primer IV 워크스루의 다섯 번째 글입니다. MCP가 지원하는 세 가지 전송, 서버 카드를 가진 .well-known 발견 층, 그리고 서버를 협력적 네트워크 시민으로 만들지 부채로 만들지 결정하는 따분한 운영적 관심사들 — CORS, 오리진 검증, 캐싱 — 을 살핍니다.
2026-04-03제5장 — 검색 파이프라인 설계
LLM Primer III 워크스루의 다섯 번째 글입니다. 단일 벡터 검색이 왜 파이프라인이 아닌지 — 하이브리드 검색, RRF, 크로스 인코더 리랭킹, 그리고 쿼리 측 재작성과 HyDE — 가 어떻게 성숙한 RAG 시스템이 수렴하는 프로덕션 아키텍처로 조립되는지를 함께 살펴봅니다.
2026-03-22