LLM 개요
대형 언어 모델의 구조, 토큰화, self-attention, decoder-only 흐름을 정리합니다.
RAG 청크 최적화
fixed-size, semantic, parent-child chunking의 trade-off를 비교합니다.
Reading path
| Step | Page | Why |
|---|---|---|
| 1 | LLM 개요 | LLM이 텍스트를 처리하고 생성하는 기본 구조를 먼저 이해합니다. |
| 2 | RAG 청크 최적화 | LLM을 외부 지식과 연결할 때 retrieval 품질이 어떻게 달라지는지 봅니다. |
Next topics
- embedding model과 vector search의 선택 기준
- reranking, query rewriting, context compression
- Agentic RAG와 tool-use workflow
- LLM serving, inference runtime, structured output