Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제11장 — 지속적 업데이트와 파이프라인 최적화
LLM Primer III 워크스루의 열한 번째이자 마지막 글입니다. 파이프라인은 끝나지 않습니다 — 문서가 바뀌고, 쿼리가 옮겨 가며, 모델이 교체됩니다 — 그리고 그것을 소유한 팀은 세 시간 척도를 한꺼번에 생각하는 법을 배웁니다.
2026-03-28제8장 — RAG 파이프라인의 데이터 비식별화
LLM Primer III 워크스루의 여덟 번째 글입니다. 모델이 데이터를 보기 전에 비식별화할 것인가, 사용자가 출력을 보기 전에 할 것인가. 답은 파이프라인의 모든 것을 바꾸고, 규제 체계가 보통 그 답을 골라 줍니다.
2026-03-25제7장 — 접근 제어 구현
LLM Primer III 워크스루의 일곱 번째 글입니다. 문서 수준 ACL을 토대로, Microsoft Purview 민감도 레이블과 함께 가는 RBAC, Zanzibar와 SpiceDB로 가는 ReBAC, 그리고 그 모두 아래에서 도는 사전 필터와 사후 필터의 규율을 함께 살펴봅니다.
2026-03-24제3장 — 고급 청킹 프레임워크
LLM Primer III 워크스루의 세 번째 글입니다. 고정 크기에서 구조 인지까지 이어지는 청킹 스펙트럼, 오버랩 미신, 검색을 조용히 무너뜨리는 컨텍스트 클리프, 그리고 최전선의 셈을 다시 짠 컨텍스추얼 리트리벌과 레이트 청킹을 함께 살펴봅니다.
2026-03-20제2장 — 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.
2026-03-19제9장 — RAG: 모델에 최신의 결을 흘려보내는 길
LLM Primer I 시리즈 제9장입니다. 검색 보강 생성(RAG)이 정확히 무엇이고, 모델의 시간 인지의 결손과 사실 정확성의 결을 어떻게 뒷받침해 주는지 — 그리고 좋은 RAG와 나쁜 RAG의 갈림은 어디서 시작되는지를 풀어 봅니다.
2026-02-26제7장 — 모델을 더 영리하게 쓰는 방식: 프롬프트 엔지니어링
LLM Primer I 시리즈 제7장입니다. 같은 모델을 두 배쯤 영리하게 만들어주는 프롬프트의 갈래들 — 시스템 프롬프트, 퓨샷 예시, 사고의 사슬, 역할 설정 — 그리고 그 갈래들이 왜 통하는지를, 다음 토큰 예측의 메커니즘과 이어 풀어 봅니다.
2026-02-24