Llm

LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문의 핵심 원리를 수학적으로 분석하고, HuggingFace PEFT를 활용한 실전 적용법을 정리한다.

RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.

LangChain 공식 문서를 기반으로 LCEL(LangChain Expression Language)의 Runnable 인터페이스와 LangGraph의 StateGraph를 체계적으로 분석한다.

LangGraph와 Anthropic 공식 문서를 기반으로 LLM Agent의 핵심 개념인 Tool Use, Planning, Memory를 분석하고 실전 Agent를 구축한다.

vLLM과 TensorRT-LLM 공식 문서를 기반으로 PagedAttention, Continuous Batching, 양자화 등 LLM 추론 최적화 핵심 기술을 분석한다.

프로덕션 LLM 애플리케이션의 핵심 아키텍처 레이어를 분석하고, Gateway, Guardrails, Caching, Observability 각 컴포넌트를 공식 문서 기반으로 정리한다.