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프롬프트 엔지니어링은 이제 끝? — AI 툴이 알아서 이해하는 시대의 변화

심층 분석 · 트렌드 해설 프롬프트 엔지니어링은이제 끝났을까? ChatGPT 초창기부터 지금까지 — AI가 '알아서 이해하는' 시대가 열리면서 프롬프트 기술의 의미가 근본적으로 바뀌고 있다. 2026년 5월 | 📖 약 8분 소요 목차 프롬프트 기술의 진화 연표 실제로 무엇이 달라졌나 여전히 중요한 것들 그래서 나는 어떻게 해야 할까 결론 — 끝이 아닌 진화 2022년 말, ChatGPT가 처음 세상에 나왔을 때 사람들이 가장 먼저 공유한 것은 "이렇게 쓰면 더 잘 됩니다"라는 팁이었다. "전문가처럼 행동해", "단계별로 생각해", "출력 형식은 JSON으로" —..

AI 툴 분석 2026.05.30

RAG vs. 긴 컨텍스트 윈도우, 뭘 써야 할까?

RAG 컨텍스트 윈도우 아키텍처 선택 트레이드오프 RAG vs. 긴 컨텍스트 윈도우"그냥 다 넣으면 안 되나?" Claude는 200K 토큰, Gemini는 1M 토큰. 모델들의 컨텍스트 창이 폭발적으로 커졌습니다. 그렇다면 RAG는 이제 구시대 기술일까요? 비용·정확도·지연 시간·유지 보수 네 가지 축으로 냉정하게 따져봅니다. 2025 · 06 · 08 읽는 시간 약 14분 난이도 중급 왜 이 질문이 지금 중요한가 2023년까지만 해도 LLM의 컨텍스트 창은 4K~8K 토큰이 전부였습니다. 긴 문서를 처리하려면 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 사실상 유일한 선택지였죠. 그런데 ..

자동화 생산성 2026.05.27

멀티 에이전트 워크플로우 실전 가이드

AI 엔지니어링 멀티 에이전트 실전 가이드 LLM 단독 호출을 넘어서멀티 에이전트 워크플로우 실전 가이드 단순 프롬프트 엔지니어링의 한계를 어떻게 극복할까요? 오케스트레이터-에이전트 패턴으로 복잡한 작업을 자동화하는 방법을 코드와 함께 단계별로 살펴봅니다. 2025 · 06 · 01 읽는 시간 약 12분 난이도 중급 왜 지금 멀티 에이전트인가 GPT-4, Claude, Gemini 같은 강력한 모델이 등장하면서 처음에는 "프롬프트만 잘 짜면 된다"는 기대가 높았습니다. 실제로 단순한 Q&A나 요약, 번역 같은 작업은 단일 LLM 호출로도 충분합니다. 하지만 현실의 업무는 다릅니다. 수십 개의 파일을 ..

자동화 생산성 2026.05.27

Local AI로 무료 개발 에이전트 만들기

AI 개발 · 튜토리얼Local AI로 무료 개발 에이전트 만들기— API 비용 없이 나만의 코딩 AI 구축하기📅 2025년 5월 ⏱ 읽기 약 10분 🏷 Local AI · Ollama · Agent 🤖Local AI 개발 에이전트무료로 만들기Ollama + Open WebUI + 코딩 모델 완전 정복📋 목차왜 Local AI 에이전트인가?필요한 도구 살펴보기Ollama 설치 및 모델 다운로드코딩 특화 모델 선택 가이드에이전트 구성하기 (Open WebUI / Continue)실전 개발 워크플로우비용 0원 운영 팁마치며1. 왜 Local AI 에이전트인가?ChatGPT, Claude, Copilot 같은 클라우드 AI는 훌륭하지만 한 가지 공통된 약점이 있습니다. 바로 비용과 데이터 프라이버시입니..

사용법 가이드 2026.05.17
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