AI 모델 비용 추적, 청구서 보기 전에 챙길 것들
AI API 요금은 월말에 확인하는 게 아니라 어떤 기능이 얼마를 쓰는지 미리 추적하는 습관이에요. 비용 급증을 막는 운영 규칙과 기능별 예산 설정법을…
로컬 LLM 문서 검색, 내 PC로 시작하는 법
로컬이라고 무조건 안전해지는 건 아니에요. 계약서·회의록 같은 민감 문서를 내 PC 안에서 검색하는 로컬 LLM의 준비물과 보안 체크포인트를 정리했습니다.
AI 프롬프트 버전 관리, 왜 필요할까요
어제까지 잘 나오던 AI 답변이 오늘 달라졌다면 프롬프트가 바뀐 거예요. 프롬프트 버전을 기록하고 비교하는 가장 쉬운 방법과 체크포인트를 정리했습니다.
RAG 문서 청킹, 이렇게 나누면 검색이 정확해져요
RAG가 엉뚱한 문단을 가져오는 건 대부분 모델이 아니라 청킹 문제예요. 문서 종류별 청킹 기준과 검색 결과가 틀릴 때 점검하는 순서를 정리했습니다.
AI 에이전트 업무 도입 체크리스트 — 화려한 데모보다 작은 시작
도입에 실패하는 조직들은 요건 정의 부재, 과도한 권한, 검증 부족이 공통점이에요. 목표 설정부터 권한 통제, 모니터링까지 실무 도입 체크리스트를 정리했습니다.
AI 에이전트에 사람 승인이 꼭 필요한 순간들
되돌리기 어렵거나 돈·법적 문제가 걸린 작업은 AI 혼자 결정하면 위험해요. 언제 사람 승인(Human-in-the-loop)이 필요한지, 승인 화면은 어떻게 설계해야 하는지 정리했습니다.
AI 에이전트 성공률, 제대로 재는 법
답변이 그럴싸하다고 성공은 아니에요. 목표 달성률부터 도구 호출 정확도, 잘못된 성공 비율까지 AI 에이전트 성능을 제대로 측정하는 지표와 방법을 정리했습니다.
멀티에이전트는 언제 필요할까 — 도입 전 따져야 할 것들
멀티에이전트는 역할이 실제로 나눠지고 평가 기준이 있을 때만 도입 가치가 있어요. 언제 필요한지, 설계 시 챙겨야 할 권한·비용·오류 전파 대응법을 정리했습니다.
RAG와 AI 에이전트, 같이 쓰면 뭐가 달라질까
RAG는 문서 근거로 답하고 에이전트는 도구를 호출해 실제 일을 처리해요. 두 가지를 함께 설계할 때 필요한 절차와 권한·비용 관리 포인트를 정리했습니다.
로컬 AI 에이전트, 개인정보는 정말 안전할까 — 실무 체크리스트
로컬에서 돌아간다고 무조건 안전한 건 아니에요. 모델 출처 검증부터 로그 관리, 권한 최소화까지 로컬 AI 에이전트 도입 전 확인해야 할 보안 체크리스트를…
DeepL 사용법 : 다국어 지원과 최고의 번역을 지원
번역기를 웹에서 텍스트 붙여넣는 용도로만 쓰는 사람도 있고, 자기 서비스에 번역 기능을 붙이려는 개발자도 있다. DeepL은 두 경우 모두를 지원한다. […]
z.ai 사용법 : glm5.2 업무 자동화하기
매번 반복되는 보고서 초안, 데이터 정리, 코드 작업에 시간을 뺏기고 있다면 z.ai의 GLM-5.2를 업무에 붙여보는 것도 방법이다. 무료로 바로 써볼 […]