Token과 비용, 응답 속도의 관계
LLM 기반 시스템에서 token이 비용과 응답 속도를 어떻게 결정하는지 정리합니다.
AI Tech Lab
기업 환경에서 실제로 동작하는 AI 시스템 설계를 공유합니다
AI Tech Lab은 기업용 AI Agent, LLM/RAG, 아키텍처, 운영 최적화, 실험 기록을 정리하는 기술 공유 공간입니다. 홍보보다 설계 이유와 트레이드오프를 남기는 방식으로 운영합니다.
Enterprise AI Agent
RAG + Tool + Ops
Intent
질문 유형 분류RAG, 생성, Tool 호출 경로를 먼저 나눕니다.
Grounding
Corpus / Chunk / Embedding문서 품질과 검색 전략이 답변 품질을 결정합니다.
Ops
Latency / Cost / Cache운영 단계에서는 속도와 비용이 설계를 바꿉니다.
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AI Agent 설계부터 RAG 검색 품질, 운영 최적화, 짧은 기술 메모까지 주제별로 필요한 내용을 빠르게 찾아볼 수 있습니다.
AI Agent
기업용 AI Agent 설계, Tool Calling, orchestration, multi-step reasoning을 다룹니다.
카테고리 보기 LLM / RAGRAG 아키텍처, corpus 구성, chunking, embedding, 검색 품질 전략을 정리합니다.
카테고리 보기 Architecture전체 시스템 구조, API, 캐싱, 성능 설계와 운영 가능한 구성 방식을 다룹니다.
카테고리 보기 운영 & 최적화Latency, 비용, 모니터링, cache, index versioning처럼 운영에서 드러나는 문제를 다룹니다.
카테고리 보기 Tech Notes개념 정리, 짧은 실험 기록, 의사결정 메모를 기술 자산으로 남깁니다.
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Tool Calling 기반 AI Agent 설계 전략
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LLM 비용과 응답 속도를 동시에 잡는 방법
Top-k, context 길이 제한, 모델 분리, 캐싱으로 운영 환경에서 LLM latency와 비용을 함께 관리하는 방법을 다룹니다.
RAG 성능은 Chunking과 Embedding에서 갈린다
RAG 검색 정확도를 결정하는 보이지 않는 설계 포인트인 chunking과 embedding의 의미와 튜닝 기준을 정리합니다.
Vector DB 선택보다 중요한 건 검색 전략이다
Top-k, Re-ranking, context 길이, latency와 비용 사이에서 운영 가능한 RAG 검색 전략을 설계하는 방법을 다룹니다.
기업용 AI Agent 아키텍처 개요
단순 챗봇을 넘어 기업 환경에서 실제로 동작 가능한 AI Agent 아키텍처의 기본 구조와 설계 원칙을 정리합니다.
기업용 AI Agent는 어떻게 설계해야 할까
RAG 기반 아키텍처와 운영 관점에서, LLM 단독 호출을 넘어 실제 업무에 배포 가능한 AI Agent 구조를 정리합니다.
POINTS
AI 시스템 설계 핵심 포인트
기업용 AI 시스템을 실제 업무에 적용할 때 반복해서 확인해야 하는 설계 기준과 운영 관점을 정리합니다.
방향성과 기준 세우기
- 기업용 AI Agent는 왜 챗봇과 달라야 할까
- 기업 환경에서 AI Agent 아키텍처를 설계하는 방법
RAG 핵심 기술 집중
- RAG 성능은 Chunking과 Embedding에서 갈린다
- Vector DB 선택보다 중요한 건 검색 전략이다
운영 관점 콘텐츠
- 모든 질문에 RAG를 쓰지 않는 이유
- LLM 비용과 latency를 동시에 관리하는 법
Prompt와 품질 제어
- Prompt는 UI가 아니라 백엔드 로직이다
- 기업용 AI는 왜 창의적이면 안 될까
AI Agent 레벨 콘텐츠
- AI Agent는 단순히 답변하지 않는다
- AI Agent 프레임워크는 어떻게 선택해야 할까
운영 안정성과 성숙도
- Embedding과 검색 결과를 캐싱해야 하는 이유
- 기업용 AI Agent 구축에서 기술보다 중요한 것
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