Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제6장 — 검색 증강 생성의 위험
RAG 파이프라인의 다섯 신뢰 경계, 인덱스를 통한 인젝션 공격, PoisonedRAG와 BadRAG, 그리고 아키텍처적으로 안전한 검색 패턴.
2026-05-15
제5장 — LLM 애플리케이션 평가하기
LLM 출력에는 assertEqual이 죽었음을 인정하고, 앵커된 판정자, RAG 트라이어드, 궤적 테스트를 중심으로 테스트 규율을 다시 세우는 장.
2026-04-18
제3장 — 검색 증강 생성
RAG 파이프라인을 끝에서 끝까지 걷고, 열 개의 즐겨찾기 문서에서만 잘 돌아가는 데모와 실제 코퍼스와 접촉하고도 살아남는 시스템 사이의 차이를 그리는 장.
2026-04-16제9장 — 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.
2026-04-07제9장 — RAG 평가 트라이어드
LLM Primer III 워크스루의 아홉 번째 글입니다. RAG 시스템은 세 곳에서 다르게 실패할 수 있고 밖에서 보면 그 실패가 똑같이 보입니다 — 컨텍스트 적합도, 근거성, 답변 적합도로 이루어진 평가 트라이어드는, 다른 버그를 고치며 또 다른 것을 측정하는 실수를 막아 주는 작은 어휘입니다.
2026-03-26제8장 — 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.
2026-03-22제1장 — RAG 아키텍처의 진화
LLM Primer III 워크스루의 첫 번째 글입니다. RAG의 네 가지 아키텍처 자세 — 나이브, 어드밴스드, 모듈러, 에이전틱 — 를 한 결정씩 LLM에게 권한을 더 넘겨주는 이야기로 읽고, 검색보다 파인튜닝이 더 나은 도구가 되는 자리를 솔직하게 짚습니다.
2026-03-18제9장 — 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.
2026-02-26