참이 감자 개발 블로그
나만의 속도로 천천히 그리고 꾸준한 공부를 지향하는 거북이 개발자 입니다!
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[AX] LLM WIKI 개념 및 실제 사용 방법
1. LLM WIKI 개념일반 메모장 vs LLM WIKI일반 메모장은 내가 쓰고, 내가 분류하고, 내가 찾는다. 자료 100개를 넣으면 100개가 그냥 쌓인다. 많아질수록 지저분해지고, 어디 적었는지 기억이 안 나면 끝이다. 누적은 되는데 복리가 안 된다. 이게 핵심 문제였다. LLM WIKI는 역할이 뒤집힌다. 나는 자료를 던져 넣기만 한다. AI가 똑똑한 조수처럼 읽고, 요약하고, 분류하고, 기존 노트와 연결해서 서랍에 넣는다. 찾을 때는 서랍을 뒤지는 게 아니라 조수에게 물어본다. 일반 메모장LLM WIKI분류내가 한다AI가 한다검색키워드 검색, 폴더 뒤지기자연어로 질문자료가 늘면지저분해진다기존 노트까지 같이 갱신돼 더 똑똑해진다근거 추적"어디서 봤더라"모든 노트에 source 경로가 박혀 있다..
[AX] AI Agent 기초
1. LLM 이해LLM은 결국 Text를 Text로 답변해주는 모델에 불과하며, 모든 답변은 확률론적으로 답변된다. 2. RAGLLM이 주어진 문서들에 기반하여 답변할 때, 관련된 문서(Chunks)를 검색(Retrieval)하여 LLM에 주입 후 답변을 text로 낸다. 3. LLM vs AgentAgent = LLM + tool + actiontool: grep, ls, MCP 등 외부를 조작하고 조회할 수 있는 도구action: tool을 실행하고 어떤 tool을 쓸 지 결정=> 이를 통해 Agent는 우리의 file-system에 있는 코드도 고치고 다양한 tool과 그에 맞는 action을 통해 많은 작업을 AI로 할 수 있다. 4. Desktop App vs CLIDesktop은 tool이 제..
[AX] LLM WIKI 개념 및 실제 사용 방법
1. LLM WIKI 개념일반 메모장 vs LLM WIKI일반 메모장은 내가 쓰고, 내가 분류하고, 내가 찾는다. 자료 100개를 넣으면 100개가 그냥 쌓인다. 많아질수록 지저분해지고, 어디 적었는지 기억이 안 나면 끝이다. 누적은 되는데 복리가 안 된다. 이게 핵심 문제였다. LLM WIKI는 역할이 뒤집힌다. 나는 자료를 던져 넣기만 한다. AI가 똑똑한 조수처럼 읽고, 요약하고, 분류하고, 기존 노트와 연결해서 서랍에 넣는다. 찾을 때는 서랍을 뒤지는 게 아니라 조수에게 물어본다. 일반 메모장LLM WIKI분류내가 한다AI가 한다검색키워드 검색, 폴더 뒤지기자연어로 질문자료가 늘면지저분해진다기존 노트까지 같이 갱신돼 더 똑똑해진다근거 추적"어디서 봤더라"모든 노트에 source 경로가 박혀 있다..
[AX] AI Agent 기초
1. LLM 이해LLM은 결국 Text를 Text로 답변해주는 모델에 불과하며, 모든 답변은 확률론적으로 답변된다. 2. RAGLLM이 주어진 문서들에 기반하여 답변할 때, 관련된 문서(Chunks)를 검색(Retrieval)하여 LLM에 주입 후 답변을 text로 낸다. 3. LLM vs AgentAgent = LLM + tool + actiontool: grep, ls, MCP 등 외부를 조작하고 조회할 수 있는 도구action: tool을 실행하고 어떤 tool을 쓸 지 결정=> 이를 통해 Agent는 우리의 file-system에 있는 코드도 고치고 다양한 tool과 그에 맞는 action을 통해 많은 작업을 AI로 할 수 있다. 4. Desktop App vs CLIDesktop은 tool이 제..