LLM 작동 원리, 8분 동영상으로 보는 AI 개념 이해
LLM 작동 원리를 3Blue1Brown 한국어 채널의 8분 영상으로 정리했습니다. 다음 단어 예측과 확률 분포, 사전 훈련과 RLHF, 트랜스포머와 어텐션을 캡처 9장으로 설명하고 AX 도입 판단에 반영할 기준을 덧붙였습니다.
AX 추진 전략과 로드맵 — 진단부터 전사 확산까지 단계별 가이드
AX 전략의 출발점은 기술 선택이 아니라 비즈니스 목표와 AI 유스케이스의 매핑입니다.
생성형 AI와 판별형 AI — 원리 차이와 선택 기준
두 계열의 차이는 한 문장으로 요약됩니다.
AI Agent와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교
챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.
LLM이란 무엇인가 — 원리부터 기업 도입 판단까지
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습되어 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 모델입니다.
AX(AI 전환)란 무엇인가 — 정의부터 DX와의 차이, 추진 4단계까지
AX는 AI를 조직의 업무 프로세스·의사결정·사업 모델에 구조적으로 통합해 기업의 일하는 방식 자체를 바꾸는 전환을 뜻합니다.
AI LLM 가속 엔진 vLLM — GPU 병목과 도입 비용 줄이기
순정 추론 코드를 그대로 프로덕션에 올리면 GPU 메모리가 빨리 차 OOM이 나고 사용률 그래프에 골짜기가 생깁니다(백서 §1장). 같은 카드로 받는 동시 요청 수가 줄고 대기 시간이 늘어납니다.
Flowise 기초 — 핵심 14개 노드로 AI Agent 구축하기
LLM 애플리케이션을 만들 때 우리는 흔히 LangChain·LangGraph·CrewAI 같은 코드 프레임워크부터 떠올립니다.
한글·워드 문서를 마크다운으로 — AI Agent 활용 기반 구축하는 법
백서는 적용 강도를 4계층으로 정리합니다(백서 §1.2.1).
Flowise로 시작하는 엔터프라이즈 AI Agent 자동화
대규모 조직이 AI 기반 자동화 시스템을 도입할 때 가장 먼저 마주하는 현실은 PoC(개념 검증) 이후 실제 서비스로의 확산이 쉽지 않다는 점입니다.
