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RAG에서의 Chunking 전략 비교: 대안, 트레이드오프 및 예시

RAG에서의 Chunking 전략 비교: 대안, 트레이드오프 및 예시

RAG에서의 청크링 전략 비교

Chunking은 Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG)에서 가장 과소평가되는 하이퍼파라미터입니다: 이는 조용히 LLM이 “보는” 내용을 결정하며, 데이터의 인gestion 비용을 얼마나 많이 증가시키는지, 그리고 각 답변당 LLM의 컨텍스트 창을 얼마나 많이 소모하는지를 결정합니다.

LLM 자체 호스팅 및 AI 주권

LLM 자체 호스팅 및 AI 주권

자체 호스팅된 LLM을 사용하여 데이터 및 모델을 제어하세요.

자체 호스팅된 LLM(대규모 언어 모델)은 데이터, 모델, 추론을 사용자의 통제 하에 유지함으로써 팀, 기업, 국가를 위한 **AI 주권**을 달성하는 실용적인 방법입니다.

16GB VRAM GPU에서 Ollama를 사용한 LLM 성능 비교

16GB VRAM GPU에서 Ollama를 사용한 LLM 성능 비교

RTX 4080(16GB VRAM)에서의 LLM 속도 테스트

로컬에서 대규모 언어 모델을 실행하면 개인 정보 보호, 오프라인 기능, API 비용 0원 등의 이점을 얻을 수 있습니다. 이 벤치마크는 RTX 4080에서 Ollama를 사용한 14개의 인기 있는 LLM의 성능을 정확하게 보여줍니다.

2026년 최고의 리눅스 터미널 에뮬레이터 비교

2026년 최고의 리눅스 터미널 에뮬레이터 비교

자신의 Linux 워크플로에 적합한 터미널을 선택하세요

Linux 사용자에게 가장 중요한 도구 중 하나는 터미널 에뮬레이터입니다. https://www.glukhov.org/ko/developer-tools/terminals-shell/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux 터미널 에뮬레이터 비교”

소비자용 하드웨어를 활용한 AI 인프라

소비자용 하드웨어를 활용한 AI 인프라

오픈 모델로 저비용 하드웨어에서 엔터프라이즈 AI 배포

AI 의 민주화는 이제 현실이 되었습니다. Llama, Mistral, Qwen 과 같은 오픈소스 LLM 이 독점 모델들과 경쟁할 수준에 도달함에 따라, 팀들은 소비자용 하드웨어를 활용한 AI 인프라 구축 을 통해 비용을 절감하면서도 데이터 프라이버시와 배포에 대한 완전한 통제를 유지할 수 있게 되었습니다.