Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제4장 — AI 에이전트와 도구 호출
언어 모델을 도구를 상대로 루프 도는 행위자로 바꾸는 엔지니어링을 다루는 장. 스키마, 메모리 층, 그리고 다중 에이전트 배선이 데모를 프로덕션 행위자로 만듭니다.
2026-04-17제9장 — 주의력 예산 관리
LLM Primer IV 워크스루의 아홉 번째 글입니다. 컨텍스트 부패, 가운데에서 잃어버린 절벽, 도구 로드아웃 부패, 그리고 모델의 빠진 지식이 실제로 어디에 속하는지에 대한 세 가지 아키텍처적 답 — MCP, RAG, 파인튜닝 — 을 살핍니다.
2026-04-07제10장 — 주요 평가 프레임워크
LLM Primer III 워크스루의 열 번째 글입니다. 평가 트라이어드에 도구 모음이 붙은 자리 — 두 진영의 여덟 프레임워크 — 그리고 그중 누구도 아직 풀지 못한 부분에 대한 한 차례 정직한 인정.
2026-03-27제6장 — RAG 위협 모델과 취약점
LLM Primer III 워크스루의 여섯 번째 글입니다. 순수 LLM은 단 하나의 신뢰 경계를 가졌습니다. RAG 시스템은 여럿을 갖습니다 — 수집, 파서, 청커, 임베더, 인덱스, 리트리버, 리랭커, 생성기, 도구, 출력 — 그리고 각각이 적대자가 빚을 수 있는 입력에 닿아 있습니다.
2026-03-23제2장 — 지능형 문서 파싱
LLM Primer III 워크스루의 두 번째 글입니다. PDF가 텍스트 파일이 아닌 이유, 레이아웃 인지 파서가 실제로 보존하는 것, 현재 도구 지형(LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR), 그리고 페이지 이미지 위에서 직접 검색하는 멀티모달 트랙을 함께 살펴봅니다.
2026-03-19제8장 — 모델 한 대로는 부족할 때: 도구 사용과 에이전트
LLM Primer I 시리즈 제8장입니다. 모델을 모델 바깥의 결로 확장하는 자리 — 도구 사용, 함수 호출, 에이전트 — 그리고 2026 에디션의 새 절 §8.6 "에이전트 패턴"의 큰 가닥을 함께 풀어 봅니다.
2026-02-25