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로컬 AI, RAG, AI 에이전트, AI 보안까지 — 실무에 도움되는 가이드.
Noonjoy가 현장에서 쌓은 경험을 바탕으로, AI를 이해하고 우리 환경에 도입하는 데 도움되는 내용을 정리합니다.
RAG란? 사내 지식 검색 AI를 이해하는 가이드
RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 원리와 사내 지식 검색 AI 구축 흐름, 도입 시 고려사항을 실무 관점에서 정리했습니다.
더 읽기로컬 AI 하드웨어, 어떻게 고를까? GPU 선정 가이드
로컬 AI·온프레미스 AI 구축 시 GPU와 서버 사양을 고르는 기준, 모델별 하드웨어 요구사항, 비용 구조 비교를 정리했습니다.
더 읽기AI 에이전트와 MCP: 업무 자동화의 다음 단계
AI 에이전트의 개념, MCP(Model Context Protocol)의 역할, 기업 업무 자동화 도입 시 설계해야 할 권한 관리와 통제 장치를 정리했습니다.
더 읽기로그를 읽는 AI: AI 기반 보안 모니터링의 필요성
왜 보안 로그 분석에 AI가 필요한지, 기존 SIEM의 한계와 AI 기반 모니터링의 차이, LogOnAI의 분석·대응 흐름을 정리했습니다.
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