태그: #openai

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• LLM Function Calling 완벽 가이드: Tool Use 패턴부터 프로덕션 설계까지

  LLM의 Function Calling(Tool Use) 메커니즘을 깊이 이해하고, OpenAI/Anthropic/오픈소스 모델에서의 구현 방법, 에러 처리, 병렬 호출, 프로덕션 설계 패턴을 실습합니다.

  2026-03-03 · 9 분 읽기 #llm#function-calling#tool-use#openai#ai-agent

• LLM Structured Output 실전 가이드 — JSON Mode, Tool Use, Pydantic 스키마 검증

  OpenAI, Anthropic, Google의 Structured Output 방식을 비교하고, Pydantic 스키마 검증부터 프로덕션 파이프라인 구축까지 실전 코드로 다룹니다.

  2026-03-03 · 33 분 읽기 #llm#structured-output#json-mode#openai#anthropic

• RAG 챗봇 구축 실전 — LangChain + ChromaDB + OpenAI로 나만의 문서 QA 봇 만들기

  LangChain과 ChromaDB, OpenAI를 활용하여 PDF 문서 기반 RAG 챗봇을 처음부터 구축하는 실전 가이드. 문서 로딩부터 벡터 저장, 프롬프트 설계, Streamlit UI까지 완성한다

  2026-03-02 · 13 분 읽기 #rag#langchain#chromadb#openai#chatbot

• GPT 시리즈 논문 완벽 분석: GPT-1부터 GPT-4까지, 언어 모델이 세상을 바꾸기까지의 여정

  OpenAI의 GPT 시리즈를 세대별로 완벽 분석한다. GPT-1의 비지도 사전학습, GPT-2의 Zero-shot 학습, GPT-3의 In-context Learning과 Scaling Law, InstructGPT의 RLHF, GPT-4의 멀티모달까지 — 각 논문의 핵심 기여와 아키텍처 진화를 수식과 함께 정리한다.

  2026-03-01 · 61 분 읽기 #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training

• OpenAI Codex 완벽 분석: AI 코드 생성의 시작부터 클라우드 코딩 에이전트의 진화까지

  OpenAI Codex의 원본 모델(GPT 기반 코드 생성)부터 GitHub Copilot과의 관계, 새로운 Codex 클라우드 코딩 에이전트의 아키텍처와 기능, 코드 생성 AI의 진화까지 — Codex의 모든 것을 기술적으로 심층 분석한다.

  2026-03-01 · 51 분 읽기 #codex#openai#code-generation#github-copilot#ai-coding