KITDI Blog
연구실과 현장에서배운 것을 나눕니다
AI를 연구하고 실제 업무에 적용하며 알게 된 것을 정리합니다. 도입을 고민하는 분께 도움이 되는 글을 씁니다.
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기술 노트생성형 AI 답변 품질 평가, 감이 아니라 숫자로 재는 법
생성형 AI 답변 품질 평가는 평가용 질문 세트, 나눠서 채점하는 기준, 바뀔 때마다 다시 재는 습관 세 가지로 시작합니다. 할루시네이션을 줄이는 방법과 보고하기 좋은 숫자까지 정리했습니다. -
기술 노트AI 회의록 정확도가 낮을 때 먼저 볼 다섯 가지
AI 회의록 정확도가 기대에 못 미친다면 모델을 바꾸기 전에 녹음 환경, 용어, 화자 구분, 요약 양식을 먼저 점검해 보세요. 어디서 틀리는지 나눠 보는 법과 재는 법을 정리했습니다. -
기술 노트온프레미스 LLM 구축, 폐쇄망에서 생성형 AI 쓰는 법
온프레미스 LLM 구축을 검토하는 보안·인프라 담당자를 위해 망분리 환경의 선택지, 모델 크기 고르는 법, GPU 메모리 계산식, 설치 뒤 운영에서 놓치기 쉬운 것을 정리했습니다. -
기술 노트RAG 구축, 사내 문서 검색 AI가 틀리는 이유부터
RAG 구축을 앞둔 IT 담당자를 위해 사내 문서 검색 AI가 답을 지어내거나 권한 밖 문서를 보여 주는 이유와, 구축 전에 정해야 할 문서 분할, 검색 방식, 권한 설계를 정리했습니다.
