AI 기술 λΆ„λ₯˜ πŸ”§ ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬/라이브러리 LangChain - LLM μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜ 개발 ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬ -------------- selected LlamaIndex - 데이터 인덱싱/검색 νŠΉν™” ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬ Semantic Kernel - Microsoft의 AI μ˜€μΌ€μŠ€νŠΈλ ˆμ΄μ…˜ SDK Haystack - NLP νŒŒμ΄ν”„λΌμΈ ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬ πŸ’¬ λŒ€ν™”/μ»¨ν…μŠ€νŠΈ 관리 μ„Έμ…˜λ³„ νžˆμŠ€ν† λ¦¬ - λŒ€ν™” 기둝 μ €μž₯/관리 Context Window 관리 - 토큰 μ œν•œ λ‚΄ μ»¨ν…μŠ€νŠΈ μ΅œμ ν™” Memory μ‹œμŠ€ν…œ - 단기/μž₯κΈ° λ©”λͺ¨λ¦¬ ꡬ뢄 (Buffer, Summary, Entity Memory) -------------- selected πŸ“š RAG (Retrieval-Augmented Generation) RAG - 검색 증강 생성 -------------- selected Chunking - λ¬Έμ„œ λΆ„ν•  μ „λž΅ (Fixed, Semantic, Recursive) Embedding - ν…μŠ€νŠΈ 벑터 λ³€ν™˜ Vector DB - 벑터 μ €μž₯μ†Œ (Pinecone, Chroma, Milvus, Weaviate) μœ μ‚¬λ„ 검색 - Semantic Search, Hybrid Search Reranking - 검색 κ²°κ³Ό μž¬μˆœμœ„ν™” πŸ€– μ—μ΄μ „νŠΈ/자율 μ‹œμŠ€ν…œ Agent - 자율적 μž‘μ—… μˆ˜ν–‰ AI MCP (Model Context Protocol) - λͺ¨λΈ μ»¨ν…μŠ€νŠΈ ν‘œμ€€ ν”„λ‘œν† μ½œ Function Calling / Tool Use - μ™ΈλΆ€ 도ꡬ 호좜 Multi-Agent - 닀쀑 μ—μ΄μ „νŠΈ ν˜‘μ—… (CrewAI, AutoGen) Planning - μž‘μ—… κ³„νš 수립 (ReAct, Plan-and-Execute) 🎯 ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ 기법 Prompt Engineering - ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ 섀계/μ΅œμ ν™” Prompt Template - μž¬μ‚¬μš© κ°€λŠ₯ν•œ ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ ν…œν”Œλ¦Ώ Chain of Thought (CoT) - 단계별 μΆ”λ‘  Few-shot / Zero-shot Learning - μ˜ˆμ‹œ 기반 ν•™μŠ΅ πŸ”’ μ•ˆμ „/ν’ˆμ§ˆ Guardrails - μž…μΆœλ ₯ 필터링/검증 Hallucination 감지 - ν™˜κ° 방지/κ²€μΆœ Evaluation/Benchmarking - μ„±λŠ₯ 평가 (RAGAS, LangSmith) ⚑ μ„±λŠ₯ μ΅œμ ν™” Streaming - μ‹€μ‹œκ°„ 응닡 슀트리밍 Caching - μ‹œλ§¨ν‹± 캐싱 Fine-tuning - λͺ¨λΈ λ―Έμ„Έ μ‘°μ • Quantization - λͺ¨λΈ κ²½λŸ‰ν™” 🌐 λ©€ν‹°λͺ¨λ‹¬ Vision - 이미지 이해/생성 Audio/Speech - μŒμ„± 인식/ν•©μ„± Video - λΉ„λ””μ˜€ 뢄석 πŸ“Š 데이터/지식 Knowledge Graph - 지식 κ·Έλž˜ν”„ 연동 Structured Output - JSON/μŠ€ν‚€λ§ˆ 기반 좜λ ₯