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피터의 개발이야기

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AI/AI이론 | 공부

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기록하는 백앤드개발자 2026. 1. 29. 22:41
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[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리

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LLM, RAG, Agent, DevOps 학습 노트의 중앙 허브

 

🗺️ 주요 영역

 

01_LLM_Fundamentals - 언어 모델 기초

02_AI_Basics_RAG - RAG 파이프라인

03_Agent_Architecture - 에이전트 시스템

04_AI_DevOps_Observability - 운영 및 모니터링

 

🔥 핵심 개념

Transformer & LLM

 

RAG Pipeline

  • [[02_AI_Basics_RAG/Embeddings/01_Embedding_Basics|Embedding]] - 벡터화
  • [[02_AI_Basics_RAG/VectorDB/01_HNSW|HNSW]] - 벡터 검색
  • [[02_AI_Basics_RAG/RAG/01_RAG_Architecture|RAG 아키텍처]] - 전체 파이프라인

Agent System

  • [[03_Agent_Architecture/ReAct/01_ReAct_Paper_Summary|ReAct]] - 추론-행동 패턴
  • [[03_Agent_Architecture/ToolCalling/01_Tool_Schema|Tool Calling]] - 도구 호출
  • [[03_Agent_Architecture/MultiAgent/01_MultiAgent_Concepts|Multi-Agent]] - 멀티 에이전트

Optimization

  • [[02_AI_Basics_RAG/Quantization/01_Quantization_Concepts|Quantization]] - 양자화
  • [[04_AI_DevOps_Observability/GPU_Inference/01_GPU_Inference_Basics|GPU Inference]] - GPU 추론
  • [[04_AI_DevOps_Observability/SLO_QoS/01_SLO_Design|SLO/QoS]] - 서비스 품질
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