AI 모델 마이그레이션 후 품질이 튀는 경우, 온도·컨텍스트 길이보다 먼저 확인할 실험 설계 실수 5가지
AI 모델 마이그레이션 후 품질이 튀는 경우, 온도·컨텍스트 길이보다 먼저 확인할 실험 설계 실수 5가지에 댓글 없음
AI 모델 마이그레이션 후 품질이 튈 때, 온도·컨텍스트보다 먼저 점검할 실험 설계 실수 5가지와 복구 체크리스트를 정리했어요.
AI RAG에서 프롬프트만 바꿔도 답이 안 좋아질 때, 검색 쿼리 리라이팅이 먼저인 이유와 적용법 4가지
RAG에서 프롬프트만 바꿨는데 답이 나빠지면, 원인은 검색 쿼리 불일치일 때가 많아요. 왜 그런지와 리라이팅 적용법 4가지.
AI LLM 호출 속도 느려질 때, 캐시·스트리밍·배치 중 무엇부터 바꿔야 하는지 순서 5단계
AI LLM 호출이 느려질 때 원인부터 5단계로 빠르게 점검: 캐시, 스트리밍, 배치 순서.
AI 문서 분류 정확도 떨어질 때, 라벨 불일치 원인부터 점검할 6가지(규칙·예시 포함)
AI 문서 분류 정확도가 떨어질 때 “라벨 불일치”부터 찾아요. 데이터/라벨 규칙/전처리/프롬프트/피처 누락/평가 방식 6가지 점검과 예시까지.
자동 문서 요약 품질이 들쭉날쭉할 때 포맷보다 먼저 잡아야 할 조건, 목표·분량 기준 비교 6가지
자동 문서 요약 품질이 들쭉날쭉할 때 포맷보다 먼저 볼 6가지 조건을 목표·분량 기준으로 비교해요. 체크리스트도 포함.
AI 모델 성능이 새 데이터에서 갑자기 떨어질 때 점검 순서, 드리프트 확인 5단계
새 데이터에서 AI 모델 성능이 갑자기 떨어질 때 드리프트 점검 순서 5단계와 로그/데이터 품질 확인 포인트를 정리했어요.
생성형 AI 보안 설정할 때 로그를 남겨야 하는 이유와 범위, 개인정보 누락 없이 점검하는 체크리스트 7
생성형 AI 보안 설정할 때 왜 로그가 필수인지, 어디까지 남겨야 하는지와 개인정보 누락 없이 점검하는 체크리스트 7가지를 한 번에 정리해요.
LLM 답변 검증, 정확도 점수보다 먼저 확인할 4가지(환각 줄이는 테스트 설계)
LLM 답변 검증할 때 정확도 점수부터 보지 말고, 환각을 줄이는 4가지 테스트 설계를 먼저 확인해요. 근거·자극·수치·일관성 체크법.
RAG에서 인용이 안 맞을 때 원인, 벡터DB보다 먼저 확인할 5가지(청크·메타데이터·검색 쿼리)
RAG에서 인용이 안 맞는 이유는 보통 청크·메타데이터·검색 쿼리에서 먼저 갈립니다. 벡터DB 점검 전에 확인할 5가지와 체크리스트
LLM이 답을 자꾸 ‘그럴듯하게’ 틀릴 때, 환각 줄이는 체크리스트 6가지와 원인별 해결 순서
LLM이 ‘그럴듯하게’ 틀릴 때 환각을 줄이는 체크리스트 6가지와 원인별 점검 순서를 한 번에 정리합니다. 프롬프트 수정부터 검색·검증·설정 점검까지.