Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제6장 — 기초 오케스트레이션 전략
LLM Primer IV 워크스루의 여섯 번째 글입니다. 두 기초 오케스트레이션 모양 — 순차 파이프라인과 동시 산-수집 — 과 모든 팀이 먼저 물어야 할 선행 질문을 살핍니다. 다중 에이전트 시스템이 정말 알맞은 답인가?
2026-04-04제5장 — 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.
2026-04-03제11장 — 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.
2026-03-25제6장 — 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.
2026-03-23제5장 — 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.
2026-03-22LLM Primer III — 시리즈 소개 및 인덱스
LLM Primer 시리즈 제3권의 챕터별 워크스루를 여는 글입니다. 검색 증강 생성이 밖에서는 단순해 보이지만 안에서는 여러 분야가 겹친 스택임을 짚고, 누구를 위해 이 책을 썼는지, 그리고 3월 18일부터 28일까지 이어질 열한 편의 포스트 일정을 정리합니다.
2026-03-17
LLM 입문서 시리즈 — 생성형 AI를 한 권씩 풀어내는 일곱 권의 안내서
LLM 입문서(LLM Primer) 시리즈 — 시모다 쇼헤이가 쓴, 생성형 AI를 다루기 위한 일곱 권의 현장 가이드입니다. 기초부터 보안까지, 각 권이 대규모 언어 모델을 마주할 때의 서로 다른 층을 다룹니다. 이 페이지는 시리즈 전체의 지도이자, 제1·2권의 챕터별 워크스루를 한자리에 모아 둔 랜딩 페이지입니다.
2026-02-15