SaaS는 소프트웨어를 한 번 구매하는 방식이 아니라, 정기적인 구독을 통해 사용하는 서비스 모델입니다.이 구조에서 요금 설계는 단순한 가격 책정이 아니라, 서비스 운영 전반을 지탱하는 핵심 요소로 작동합니다. 이 글에서는 SaaS 요금 구조가 어떤 기준과 논리로 설계되는지를 서비스 운영 관점에서 설명합니다. SaaS 요금은 ‘기능 값’이 아니라 ‘지속성’을 기준으로 합니다 전통적인 소프트웨어는 기능의 양이나 완성도를 중심으로 가격이 … 더 읽기
엔드포인트·요청·응답·상태코드 구조 API는 서로 다른 시스템이 데이터를 주고받기 위해 사용하는 통신 방식입니다.겉으로 보면 단순한 요청과 응답처럼 보이지만, 실제로는 정해진 규칙과 구조에 따라 동작합니다. 이 글에서는 API 호출을 이해하기 위해 반드시 알아야 할 기본 요소들을 차례대로 정리합니다. API 호출은 하나의 약속된 절차입니다 API 호출은 “요청을 보내면 응답이 돌아온다”는 단순한 구조를 가집니다.하지만 이 과정은 임의로 이루어지지 않고,어디로 … 더 읽기
AI가 텍스트의 의미를 이해한다고 말할 때, 그 핵심에는 임베딩(Embedding) 이라는 개념이 자리하고 있습니다.임베딩은 단순히 텍스트를 저장하는 방식이 아니라, 의미를 비교하고 판단하기 위한 표현 방식입니다. 이 글에서는 임베딩이 무엇인지, 그리고 유사도 검색에서 어떤 역할을 하는지를 구조적으로 설명합니다. 임베딩은 ‘의미를 숫자로 표현하는 방식’입니다 사람은 문장을 읽고 의미가 비슷한지 아닌지를 직관적으로 판단합니다.하지만 컴퓨터는 문장의 의미를 그대로 이해할 수 … 더 읽기
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 답변을 생성할 때, 외부 문서를 함께 참고하도록 설계된 구조입니다.단순히 모델 내부 지식에 의존하는 방식과 달리, RAG는 필요한 정보를 먼저 찾아온 뒤 그 내용을 바탕으로 답변을 생성합니다. 이 글에서는 RAG가 실제로 어떤 단계들을 거쳐 동작하는지, 전체 흐름을 중심으로 설명합니다. 1️⃣ 수집: 참고할 문서를 모으는 단계 RAG의 출발점은 정보 수집입니다.AI가 참고할 문서, 데이터, 텍스트 … 더 읽기
AI 도구를 사용하다 보면 어떤 AI는 정보를 잘 찾아주고, 어떤 AI는 대화를 잘 이어간다는 인상을 받게 됩니다.이 차이는 성능의 우열이라기보다, AI가 정보를 처리하고 답변을 생성하는 구조의 차이에서 비롯됩니다. 이 글에서는 검색형 AI와 대화형 AI가 구조적으로 어떻게 다른지, 그 작동 방식을 중심으로 설명합니다. 검색형 AI는 ‘정보 탐색’이 출발점입니다 검색형 AI의 핵심 역할은 외부 정보에서 필요한 내용을 … 더 읽기
AI와 대화를 나누다 보면 이런 순간을 겪게 됩니다.분명 앞에서 설명한 내용을 기억하고 있을 것이라 생각했는데, AI가 갑자기 엉뚱한 답을 하거나 맥락을 놓친 것처럼 보일 때입니다. 이 현상은 AI의 기억력이 부족해서라기보다, 컨텍스트 윈도우라는 구조적 한계에서 비롯됩니다. AI는 ‘대화를 기억’하지 않습니다 사람은 대화를 나누면서 앞선 내용을 기억하고, 그 기억을 바탕으로 다음 말을 이어갑니다.하지만 AI는 사람처럼 기억을 저장하거나 … 더 읽기
AI가 사실처럼 보이는 틀린 정보를 말할 때, 이를 흔히 ‘환각(할루시네이션)’이라고 부릅니다.흥미로운 점은 이 현상이 AI의 고장이나 오류라기보다, AI가 작동하는 방식 그 자체에서 자연스럽게 발생한다는 점입니다. 이 글에서는 AI 모델이 왜 환각을 만들어낼 수밖에 없는지를 구조적으로 살펴봅니다. AI는 ‘정답’을 찾지 않습니다 사람은 질문을 받으면, 기억 속의 사실이나 근거를 떠올려 답하려고 합니다.하지만 AI 모델은 질문에 대해 정답을 … 더 읽기
AI에게 질문을 던졌을 때, 어떤 경우에는 꽤 만족스러운 답변이 나오고, 어떤 경우에는 엉뚱하거나 모호한 결과가 나옵니다.이 차이는 AI의 능력보다는, 프롬프트가 어떤 구조로 구성되었는지에 따라 발생하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 프롬프트의 성능을 좌우하는 주요 구성요소를 구조적으로 살펴봅니다. 프롬프트는 ‘질문’이 아니라 ‘지시 구조’입니다 프롬프트를 단순한 질문이라고 생각하기 쉽습니다.하지만 AI에게 프롬프트는 질문이라기보다, 작업을 수행하기 위한 지시문에 가깝습니다. AI는 … 더 읽기
AI 도구를 사용하다 보면 “토큰 제한”, “토큰 초과”, “사용 토큰 수”와 같은 표현을 자주 접하게 됩니다.토큰은 단순한 기술 용어가 아니라, AI가 텍스트를 처리하고 생성하는 데 사용하는 계산 단위입니다. 이 글에서는 토큰이 무엇인지, 그리고 토큰이 글의 길이·비용·출력 결과에 어떤 영향을 주는지를 구조적으로 설명합니다. 토큰은 ‘글자 수’나 ‘단어 수’와 다릅니다 토큰은 사람이 인식하는 단어 단위와 일치하지 않습니다.AI … 더 읽기
대규모 언어 모델(LLM)은 사람처럼 문장을 이해하고 생성하는 것처럼 보이지만, 내부 동작 원리는 비교적 명확한 규칙을 따릅니다. LLM의 핵심은 문장의 의미를 직접 “이해”하는 것이 아니라, 주어진 문맥에서 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어를 예측하는 과정에 있습니다. 이 글에서는 LLM이 문장을 생성하는 기본 메커니즘을 단계별로 설명합니다. LLM의 출발점은 ‘확률 계산’입니다 LLM은 입력된 문장을 읽고, 그 다음에 올 … 더 읽기