![[Explainer] "내 AI는 나를 얼마나 기억할까?" - 2026년형 LLM 메모리 활용 가이드](/_next/image?url=%2Fimages%2Fblog%2Fexplainer-llm-memory-guide-2026-03-04.svg&w=1200&q=68)
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[Explainer] "내 AI는 나를 얼마나 기억할까?" - 2026년형 LLM 메모리 활용 가이드
복잡한 AI 메모리 기술을 쉽게 정의하고, 클로드, 챗GPT, 제미나이가 사용자를 기억하는 방식과 실무 활용법을 설명합니다.
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LLM 관련 글
LLM 태그가 포함된 블로그 글을 모아봤습니다.
오픈소스 LLM을 공개하며 고성능·저비용 전략으로 주목받는 AI 모델/연구 조직
딥시크 (DeepSeek) 용어 자세히 보기 →
자연어 처리 (NLP)
제미나이 3.1 프로 출시: 30% 낮아진 비용으로 200만 토큰의 벽을 넘다
구글이 제미나이 3.1 프로를 공식 출시했습니다. 입력 토큰 비용 30% 인하와 200만 토큰 컨텍스트 창이 AI 스택 선택 전략에 미치는 영향을 정리합니다.
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AI 오픈소스 & 개발도구
DeepSeek V4 출시 임박: 오픈소스 AI 경쟁의 무게중심이 다시 이동한다
DeepSeek V4 출시 임박 신호가 커뮤니티와 업계 채널에서 동시에 포착됩니다. 오픈소스 고성능 모델의 부상이 기업 AI 도입 전략에 미치는 영향을 정리합니다.
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AI 협업·생산성 도구
프롬프트 품질 개선 실무 가이드, 재요청 50% 줄이는 4단계 체크리스트
LLM 답변이 매번 다르고 원하는 결과를 못 받는 문제를 해결하기 위한 실무 중심 프롬프트 작성 가이드를 정리합니다.
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자연어 처리 (NLP)
RAG 품질이 흔들릴 때 바로 쓰는 평가 플레이북
정확도 저하, 근거 누락, 환각 증가가 발생했을 때 RAG 시스템을 빠르게 진단하고 개선하는 실무 체크리스트입니다.
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AI 오픈소스 & 개발도구
오픈소스 스택 vs 클로즈드 API, 2026년 현실적 선택 기준
모델 성능 논쟁을 넘어 비용, 속도, 거버넌스, 인력 역량까지 포함한 오픈소스/클로즈드 스택 선택 프레임을 제시합니다.
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AI 인프라/모델 최적화
추론 비용 최적화가 제품 경쟁력이 되는 이유
이번 주 핵심 시그널은 모델 성능 경쟁보다 추론 비용과 지연시간 최적화입니다. 가격 구조와 제품 전략 관점에서 정리합니다.
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생성형 AI
AI 에이전트란 무엇인가? 개념부터 활용까지 완벽 가이드
AI 에이전트의 개념, 작동 원리, 주요 활용 사례를 알기 쉽게 정리했습니다. 자율적으로 판단하고 행동하는 AI의 미래를 살펴봅니다.
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자연어 처리 (NLP)
AI 환각(Hallucination) 문제와 해결 방법 총정리
LLM이 거짓 정보를 생성하는 환각 현상의 원인과 RAG, 가드레일 등 실전 해결 방법을 정리합니다.
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자연어 처리 (NLP)
파인튜닝 vs 프롬프팅: 언제 어떤 방법을 선택해야 할까?
LLM 커스터마이징의 두 가지 접근법, 파인튜닝과 프롬프팅의 차이점과 선택 기준을 정리합니다.
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