LLM 애플리케이션 — 검색·에이전트·음성

LLM 애플리케이션의 부품을 직접 만들고 잽니다. 토큰과 검색에서 시작해 에이전트와 MCP 서버로 도구를 붙이고, 마지막에 소리를 듣고 답을 찾아 말하는 음성 비서를 끝까지 잇습니다. 모델의 속과 서빙 비용은 LLM 모델과 서빙 경로에 있습니다.

코스

• LLM 엔지니어링 — 토크나이저부터 RAG 평가까지 바닥부터
• AI 에이전트 — 모델이 아니라 그래프 — 멈추는 조건·실패 경로·기록. 데모와 제품이 갈리는 곳
• 에이전트가 내 DB 를 지웠다 — 표준 라이브러리로 MCP 서버를 짜고 세 겹으로 지킨다
• 음성 AI 에이전트 — 듣고, 찾고, 말하는 파이프라인 — CPU 파드 하나에서 듣기부터 말하기까지 잇고 지연을 잽니다