LLMOps와 MLOps 차이, 운영 기준 5가지
핵심 요약 LLMOps는 MLOps의 기반을 활용해 생성형 AI 서비스의 운영 항목을 확장합니다. 프롬프트·검색 문서·모델 버전을 함께 추적해야 합니다….
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LLMOps 프롬프트·모델 버전 관리 5단계
핵심 요약 프롬프트 버전과 모델 설정을 연결하고 실제 배포 조합을 별도 기록합니다. 같은 평가 데이터로 변경 전후의 품질과…
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MCP 서버 OAuth 인증 설정 방법 5단계
핵심 요약 보호된 원격 MCP 서버는 보통 Streamable HTTP에서 OAuth 리소스 서버로 동작하며, 토큰을 직접 발급하지 않고 검증합니다….
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AI 검색 인용률 측정 기준 설정하는 5단계
핵심 요약 브랜드 언급과 자사 출처 인용은 별도 지표로 기록합니다. 질문·서비스·검색 설정·판정 기준을 고정해야 결과를 비교할 수 있습니다….
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기업 Shadow AI 사용 현황 파악하는 5단계
핵심 요약 AI 서비스 접속 기록과 연동 권한을 함께 조사합니다. 설문과 인터뷰로 로그에 잡히지 않는 사용을 찾습니다. 도구와…
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고영향 AI 위험관리 문서, 무엇을 써야 할까?
핵심 요약 고영향 AI 또는 이를 이용한 제품·서비스를 제공하는 인공지능사업자는 안전성·신뢰성 확보 조치를 이행하고 근거 문서를 작성·보관해야 합니다….
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AI 추론 vs 학습 연산 차이, 어디서 갈릴까?
핵심 요약 학습은 오차를 계산해 모델 파라미터를 업데이트합니다. 추론은 학습된 파라미터로 새 입력의 결과를 계산합니다. 생성형 AI 추론은…
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AI 에이전트 평가 지표, 무엇을 측정할까?
핵심 요약 최종 답변과 중간 행동을 나눠 평가해야 합니다. 업무 위험도에 따라 지표와 통과 기준을 정합니다. 오프라인 회귀…
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GPT-6 Sol·Luna 출시: 가격과 모델 선택 기준
핵심 요약 GPT-6 Sol은 복잡한 코딩과 에이전트 작업에서 성능과 비용의 균형을 겨냥합니다. GPT-6 Luna는 집중형·대량 작업을 위한 효율…
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AI PoC 진행 절차, 도입 판단하는 법
핵심 요약 AI PoC는 작은 범위에서 도입 가설을 검증하는 과정입니다. 정확도뿐 아니라 업무 효과와 운영 가능성을 함께 평가합니다….
