http://wiki.dreamofenc.com/ 2026-04-16T23:57:08+00:00 http://wiki.dreamofenc.com/ http://wiki.dreamofenc.com/lib/exe/fetch.php?media=wiki:dokuwiki.svg text/html 2025-08-05T04:08:28+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://wiki.dreamofenc.com/doku.php?id=wiki:it:ai:development:api_guide&rev=1754366908&do=diff Gemini 2.5 Flash API 개발 가이드 이 문서는 Google의 최신 대규모 언어 모델인 Gemini 2.5 Flash를 사용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 포괄적인 가이드를 제공합니다. Gemini 2.5 Flash는 뛰어난 속도와 효율성을 자랑하며, 특히 비용 효율적인 방식으로 대량의 요청을 처리해야 하는 시나리오에 적합합니다. 본 가이드를 통해 모델의 주요 특징, text/html 2025-08-04T14:21:05+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://wiki.dreamofenc.com/doku.php?id=wiki:it:ai:development:langchain&rev=1754317265&do=diff LLM LangChain 개발 가이드 서론 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 인공지능 분야에 혁신을 가져왔습니다. 하지만 LLM을 실제 애플리케이션에 통합하고 복잡한 작업을 수행하도록 만드는 것은 여전히 도전적인 과제입니다. LangChain은 이러한 LLM 기반 애플리케이션 개발을 text/html 2025-08-04T22:44:00+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://wiki.dreamofenc.com/doku.php?id=wiki:it:ai:development:rag&rev=1754347440&do=diff 검색증강생성(RAG) 개발 가이드 1. 서론 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고, 특정 도메인 또는 최신 정보에 기반한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하기 위한 강력한 프레임워크입니다. LLM은 방대한 데이터를 학습하지만, 학습 시점 이후의 정보나 특정 전문 분야의 깊이 있는 지식에 대해서는 한계를 보일 수 있습니다. RAG는 이러한 LLM의 '환각'(Hallucination) 현상을 줄이고, 최신이며 검증된 정보에 접근하여 답변의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 이 가이드는 RAG 시스템을 개발하는 데 필요한 핵심 개념, 단계 및 고려사항을 상세히 설명하며, 인기 있는 LLM 개발 프레임워크인 LangChain과의 연계 방안도 간략하게 다룹니다.… text/html 2025-09-08T15:00:01+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://wiki.dreamofenc.com/doku.php?id=wiki:it:ai:development:start&rev=1757343601&do=diff 📂 Development Development 관련 문서들을 모아둔 공간입니다. 📋 문서 목록 구분 소분류 페이지명(링크) 제목 Development - api_guide 📄 Gemini 2.5 Flash API 개발 가이드 langchain 📄 LLM LangChain 개발 가이드 rag 📄 검색증강생성(RAG) 개발 가이드