AI가 짠 코드, 얼마나 믿어도 될까
8분
AI 등장 이후 직접 코딩하는 일이 줄었다. 그럼 AI가 짠 코드는 얼마나 믿어도 될까. 새 AI 프로젝트를 진행하며 신뢰를 뒷받침하는 기본 장치들과, 그 장치들을 굴리는 데 드는 비용 문제를 정리한다.
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2026
그림과 표를 읽는 멀티모달 RAG
11분텍스트만 검색하는 RAG는 논문의 그림과 표를 못 읽는다. 그림과 표까지 검색해 답하도록 멀티모달 RAG의 검색 품질을 높여 본다. 논문을 쉽게 해석해주는 AI 챗봇을 직접 만들며 알아보자.
멀티모달, 그게 뭔데?
20분텍스트만 다루던 AI가 어떻게 보고 듣고 그리게 됐을까. 멀티모달의 개념과 역사(CLIP), 여러 모달이 들어오고 나가는 원리, 그리고 가장 까다로운 영상까지 그림과 함께 정리한다.
RAG 고도화
19분문서가 많아지고 표·이미지가 섞이면 기본 RAG만으로는 부족하다. 인덱싱(파싱·청킹·임베딩)과 답변 생성(쿼리 변환·하이브리드·리랭킹·인용), 에이전트형 RAG, 보안, 평가까지 단계마다 어떻게 개선하는지 정리한다.
RAG, 그게 뭔데?
14분가중치를 건드리지 않고 외부 문서를 검색해 답하는 RAG. 인덱싱·검색 파이프라인을 정리하고, PDF 문서로 직접 RAG를 만들어 본다.
파인튜닝과 PEFT
24분AI 모델을 내 도메인에 맞추는 파인튜닝. 메모리 부담을 PEFT·LoRA·QLoRA로 줄이는 법과, 실무에서 언제 쓰는지 정리한다.
모델은 어떻게 학습하는가
21분학습 루프의 안쪽 — 순전파, 손실함수, 역전파, 업데이트 — 을 정리하며 작은 Python 데모로 모델을 직접 학습시켜 본다.
Attention is all you need, 그게 뭔데?
22분PI Lab 첫 스프린트를 마치고, 가장 어려웠던 attention과 transformer를 'Attention is all you need' 논문을 따라가며 정리한다.
4년 회고
5분개발자로 살아온 4년, 그리고 AI 시대.