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한컴 데이터 로더를 활용한 DLA와 RAG chunking 성능 최적화
이 글은 한컴으로부터 제품 이용 및 원고료를 지원받아 작성했습니다. 학생부터 직장인까지 많은 사람들이 문서를 읽고 또 쓴다. 직장인이라면 보고서 헤더만 확인해서 전체적인 틀을 잡는 작업을 많이 해봤을 테고, 정보 전달 목적의 책이라면 목차만 봐도 큰 흐름을 파악할 수 있다. 이렇듯 문서에는 각자의 목적과 페이지별 메시지에 따라 제목 구조(headings), 그림, 표 등이 배치된다. 여러 위계의 제목, 표, 각주 등의 위치를 정확히 알아야 어떤 맥락에서 내용들을 연결해야 할지 알 수 있기 때문이다. 요즘은 사람뿐만 아니라 LLM이 문서를 읽고 파악하는 일이 많아졌다. 앞서 설명한 이유 때문에 문서 구조를 파악하는 일은 사람뿐만 아니라, 자연어를 입력받는 LLM에게도 매우 중요하다. 이렇게 문서 구조 분석..
2026.08.14
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테일스케일을 활용한 원격 접속
이전에는 다른 컴퓨터에 주로 SSH로만 접속했었다 SSH 접속 방법이 궁금한 윈도우 WSL 유저라면 이전 블로그 포스트 (링크)에 참조. 그러다가 윈도우 컴퓨터간의 접속, 그리고 윈도우 컴퓨터와 맥북 간의 접속 원격 접속이 필요해서 이것 저것 알아봤는데 성공한 사례를 공유한다. 개인적 용도의 무료 툴 위주로 알아보았다. 우선 체감 속도의 기준은 가장 보편적으로 많이 쓰는 크롬 원격 접속으로 잡았다. 윈도우 11 -> 윈도우 11 윈도우 11에는 원격 접속 내장 프로그램인 원격 데크스톱 (RDP (Remote Desktop Protocol))가 있다. 문제는 접속을 허용 하는 PC (호스트)가 윈도우 11 Pro 여야 한다. 접속하는 PC (클라이언트)는 윈도우 11 Home이어도 된다. 본..
2026.08.05
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7월의 흥미로운 글들 모음
AIGemini Omni, 구글 블로그: 링크Sonnet 5, Anthropic Blog: 링크AlphaEarth Foundations (AEF), 구글 딥마인드 블로그: 링크Qwen-Robot Suite: A Foundation Model Suite for Physical World Intelligence, Qwen 블로그: 링크Self-Improvements in Modern Agentic Systems: A Survey, 논문: 링크The Red Queen Gödel Machine: Co-Evolving Agents and Their Evaluators, 논문: 링크Found in Translation: Measuring Multilingual LLM Consistency as Simple as T..
2026.07.03
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6월 동안 흥미로웠던 글들
AIGemma 4 12B: 통합형 인코더 없는 멀티모달 모델 (blog.google), GeekNews: 링크World Models Meet Language Models: On the Complementarity of Concrete and Abstract Reasoning, 논문: 링크Gemini 3.5 Live Traslate, Google Blog: 링크HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face, 논문: 링크Gorilla: Large language model connected with massive apis, 논문: 링크Generative agents: Interactive simulacra of human ..
2026.06.04
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A Survey on LLM-powered Agents for Recommender Systems (2025) 논문 리뷰
A Survey on LLM-powered Agents for Recommender Systems (링크) 저자는 Qiyao Peng, Hongtao Liu, Hua Huang, Qing Yang, Minglai Shao다. LLM기반 에이전트를 다루며, recommender 기반, interactions 기반, 그리고 시뮬레이션 기반의 세 가지로 나눈 점이 흥미로워서 보게되었다. Abstract추천 시스템은 많은 온라인 플랫폼의 핵심 부품 중 하나지만, 전통적인 방법들은 복잡합 유저 선호도에 대한 이해와 설명가능한 추천에 있어서 어려움을 겪고 있다. LLM에 기반한 에이전트의 등장으로 인해서 자연어 상호작용과 이해할 수 있는 추론에 대한 전도유망한 접근이 가능해졌다. 잠재적으로 추천시스템 연구를 변..
2026.05.19
