AI 요약관련 정보

• AI 엔지니어링으로의 전환을 돕는 시리즈의 마지막 세션으로, 향후 강의는 'interview ready' 웹사이트에서 진행될 예정입니다. 🚀
• 실제 교육 웹사이트의 고객 질문 응답 시스템을 예시로, AI를 활용한 엔드투엔드 애플리케이션 구축 과정을 실용적으로 다룹니다. 💡
• 기존의 수동 고객 응대 방식은 6단계로 복잡하고 고객 이탈 위험이 높았으나, AI 도입으로 2단계의 즉각적인 응답 시스템으로 개선하는 것을 목표로 합니다. 📉
• 대규모 언어 모델(LLM) 도입 시 비용, 응답 품질(정확성, 구체성, 관련성, 비환각), 컨텍스트/경계 설정, 확장성 등이 주요 고려사항으로 제시됩니다. ⚖️
• 비용 효율성과 확장성을 높이기 위한 전략으로, 토큰당 정보 밀도 최적화, 모델 양자화(Quantization)를 통한 모델 압축, 그리고 소형 언어 모델(SLM) 활용이 강조됩니다. 🧠
• AI 엔지니어링 학습에 유용한 연구 논문 GitHub 리소스와 'interview ready' 웹사이트의 관련 강의(양자화, SLM 등)가 참고 자료로 제공됩니다. 📚