AI 활용 예제

📚

AI 개념 정리 대시보드

LLM, 멀티모달, 토큰, RAG, 에이전트 등 핵심 용어를 한 화면에 정리했어요.

ai-concepts.html →

📈

최신 AI 트렌드 대시보드

웹 검색으로 확인한 2026년 현재 AI 업계 트렌드 8가지 요약.

ai-trends.html →

🧭

AI 홈페이지 제작 스택 추천기

8문항 설문에 답하면 노코드/Next.js·배포처·Claude Code 시작 프롬프트까지 나와요.

ai-homepage-stack-recommender.html →

🤖

AI 에이전트란?

요청 → 계획 → 도구 호출 → 결과 종합 과정을 단계별 애니메이션으로.

what-is-agent.html →

🧩

Skill이란?

같은 질문에 스킬 없이 vs 스킬 적용 답변을 나란히 비교해봐요.

what-is-skill.html →

✏️

프롬프트 엔지니어링 비교

허술한 프롬프트와 잘 짜인 프롬프트, 결과 차이를 눈으로 확인.

prompt-comparison.html →

🔢

토큰 계산기

텍스트를 넣으면 대략 몇 토큰인지 감을 잡아볼 수 있는 도구.

token-counter.html →

🕸

멀티 에이전트 협업

여러 에이전트가 동시에 작업을 나눠 처리하고 종합하는 과정을 시각화.

multi-agent.html →

🔍

RAG(검색 증강 생성)란?

질문 → 문서 검색 → 답변 생성으로 이어지는 흐름을 단계별로.

what-is-rag.html →

🔌

MCP 도구 연결 지도

AI가 이메일·캘린더·노션 같은 외부 도구에 연결되는 구조를 클릭해서 탐색.

what-is-mcp.html →

👻

환각(할루시네이션)이란?

AI가 모르는 것도 그럴듯하게 지어내는 현상을 질문별로 체험.

hallucination.html →

🗺

임베딩이란? — 벡터 지도

비슷한 의미의 단어들이 벡터 공간에서 가까이 모이는 걸 클릭해서 확인.

embeddings.html →

🌡

Temperature(창의성 조절)란?

같은 질문도 온도값에 따라 답변 다양성이 얼마나 달라지는지 비교.

temperature.html →

⚙️

파인튜닝 vs 프롬프팅

AI를 내 용도에 맞게 조정하는 두 가지 방법을 항목별로 비교.

finetuning-vs-prompting.html →

✂️

토큰화(Tokenization)란?

문장을 입력하면 토큰 단위로 잘리는 과정을 색깔 블록으로 확인.

tokenization.html →

🔮

다음 토큰 예측이란?

후보 단어를 클릭해서 문장을 직접 이어가보는 인터랙티브 데모.

next-token-prediction.html →

🎯

Zero-shot vs One-shot vs Few-shot

예시를 몇 개 주느냐에 따라 답변 형식·정확도가 달라지는 걸 비교.

zero-vs-fewshot.html →

🧩

Chain-of-Thought(단계적 사고)

즉답과 단계별로 생각한 답변의 정확도 차이를 비교.

chain-of-thought.html →

💬

챗봇 vs 에이전트

단순 대화형과 도구를 실제로 쓰는 에이전트의 차이를 비교.

chatbot-vs-agent.html →

🛠

AI의 도구 사용(Tool Use)

계산기 도구를 호출해서 정확한 답을 완성하는 흐름을 단계별로.

tool-use.html →

🔓

오픈소스 vs 폐쇄형 모델

Llama류 오픈소스와 GPT·Claude류 폐쇄형 모델의 차이 비교.

opensource-vs-closed.html →

🕵️

프롬프트 인젝션이란?

문서에 숨은 악성 지시에 AI가 어떻게 대응하는지 시나리오로 확인.

prompt-injection.html →

🛡

AI 가드레일이란?

요청의 위험도에 따라 AI가 다르게 반응하는 원리를 클릭해서 확인.

ai-guardrails.html →

😊

감정 분석이란?

문장을 넣으면 긍정·부정 단서를 찾아 감정을 판정해주는 데모.

sentiment-analysis.html →

🏷

개체명 인식(NER)이란?

문장에서 사람·조직·날짜·장소를 자동으로 찾아 색깔로 표시.

ner.html →

🪟

컨텍스트 윈도우 꽉 채우기

대화가 길어지면 오래된 메시지가 밀려나는 과정을 시각화.

context-window-fill.html →

🔗

노코드 자동화(n8n·Make·Zapier)란?

폼 응답 → 조건 확인 → 시트 저장 → 알림까지, 자동화 흐름과 도구 비교.

no-code-automation.html →

📐

AI 결과를 검증하는 법이란?

같은 업무를 두 프롬프트로 시켰을 때 정답률이 달라지는 걸 평가 셋으로 확인.

ai-evaluation.html →

🙆

AI의 알랑거림(Sycophancy)이란?

유도성 질문과 중립적 질문에 AI가 얼마나 다르게 답하는지 비교.

sycophancy.html →

🔗

프롬프트 체이닝이란?

한 프롬프트의 출력이 다음 프롬프트의 입력이 되는 3단계 체인 실행.

prompt-chaining.html →

🎭

시스템 프롬프트 vs 유저 프롬프트란?

같은 질문도 시스템 프롬프트가 다르면 답이 얼마나 달라지는지 비교.

system-vs-user-prompt.html →

🧑‍💼

오케스트레이터-워커 패턴이란?

매니저 AI가 작업을 나눠 워커 AI들에게 맡기고 결과를 모으는 과정.

orchestrator-worker.html →

🛠️

Function Calling(함수 호출)이란?

AI가 자연어 요청을 구조화된 함수 호출로 바꾸는 과정.

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🔍

Self-Correction(자기수정)이란?

AI가 초안 답변을 스스로 검토해 오류를 찾고 고치는 과정.

self-correction.html →

🧯

에이전트의 실패 처리란?

도구 호출이 실패했을 때, 지어내지 않고 정직하게 대응하는 법.

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⚡

스트리밍 응답이란?

답을 한 번에 보여줄지, 한 글자씩 흘려보여줄지 나란히 비교.

streaming-response.html →

🧠

파운데이션 모델 활용 지도

하나의 모델이 프롬프팅·RAG·파인튜닝·에이전트로 뻗어나가는 지도.

foundation-model-map.html →

👍

RLHF(인간 피드백 강화학습)란?

사람이 고른 더 나은 답이 쌓여 AI를 조금씩 다듬어가는 과정.

rlhf.html →

🐘

모델 크기 비교란?

작은 모델과 큰 모델의 속도·비용·정확도 트레이드오프를 슬라이더로.

model-size-comparison.html →

🗜️

양자화(Quantization)란?

모델 숫자의 정밀도를 낮춰 가볍게 압축하는 과정을 시각화.

quantization.html →

📊

AI 벤치마크(Benchmark)란?

모델 성능을 표준화된 문제 세트로 객관적으로 비교하는 법.

benchmark.html →

🎨

이미지 생성 원리란?

노이즈 덩어리가 조금씩 걷히며 그림이 되어가는 과정을 단계별로.

image-generation-basics.html →

🎤

음성 AI는 어떻게 동작할까?

듣기(STT)→이해→답변→말하기(TTS)로 이어지는 음성비서 파이프라인.

voice-ai.html →

🧮

코드 실행 도구란?

AI가 직접 코드를 짜고 실행해 정확한 계산 답을 구하는 과정.

code-execution-tool.html →

⚖️

AI의 편향(Bias)이란?

직업을 묘사할 때 은근히 치우치는 예시로 편향을 체감해보기.

ai-bias.html →

🛡️

레드팀(Red Teaming)이란?

AI의 약점을 일부러 찾아 고쳐나가는 5단계 검증 과정.

red-teaming.html →

🔍

AI 워터마크란?

AI가 쓴 글에 눈에 안 보이는 표식을 남기는 방식(설명용 시각화).

ai-watermark.html →

🔒

AI와 개인정보 마스킹

이름·번호 같은 민감정보를 AI가 자동으로 가려주는 예시.

data-privacy.html →

⚡

프롬프트 캐싱이란?

같은 참고자료를 반복 사용할 때 속도·비용이 얼마나 줄어드는지.

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📇

모델 카드(Model Card)란?

AI 모델의 학습 데이터·용도·한계를 정리한 신분증 같은 문서.

model-card.html →

📝

추출 요약 vs 생성 요약

문장을 그대로 뽑아내는 요약과, 새로 풀어쓰는 요약의 차이.

ai-summarization.html →

🧩

분류 vs 생성 작업이란?

AI 작업을 "고르는 일"과 "만들어내는 일"로 나눠 분류해보기.

classification-vs-generation.html →

🌐

AI 번역의 원리란?

직역과 자연스러운 번역이 관용 표현에서 어떻게 갈리는지.

translation-basics.html →

🖼️

멀티모달 입력이란?

이미지와 텍스트를 한 번에 — AI가 여러 종류의 입력을 동시에 이해하는 방식.

multimodal-input.html →

🎲

Top-k / Top-p란?

AI가 다음 단어를 고를 때 후보를 몇 개까지 열어둘지 정하는 두 가지 방법.

top-k-top-p.html →

🎭

페르소나 효과란?

같은 질문, 다른 역할 — 부여한 페르소나가 답변의 말투와 관점을 바꾸는 과정.

persona-effect.html →

🧠

멀티턴 기억(대화 맥락)이란?

한 대화 안에서는 기억하지만 새 대화를 시작하면 리셋되는 이유.

multi-turn-memory.html →

🎲

AI 답변의 비결정성이란?

같은 질문, 같은 AI인데 왜 답이 매번 다른지 직접 반복해보기.

non-determinism.html →

🧩

프롬프트 템플릿이란?

한 번 만들어두면 빈칸만 바꿔서 계속 재사용할 수 있는 프롬프트.

prompt-template.html →

📚

AI의 지식 컷오프란?

AI가 언제까지의 정보를 알고 있는지, 왜 최신 정보는 모를 수 있는지.

knowledge-cutoff.html →

🔍

AI의 웹 검색 흐름이란?

AI가 검색 도구를 쓸 때 머릿속에서 거치는 단계를 하나씩 살펴보기.

web-search-flow.html →

🕸️

지식 그래프(Knowledge Graph)란?

정보를 노드(개체)와 엣지(관계)로 연결한 네트워크로 사실을 더 정확히 찾는 법.

knowledge-graph.html →

🧑‍⚖️

Human-in-the-loop이란?

AI가 다 하지 않고, 중요한 순간엔 사람이 검토·승인하는 워크플로 설계.

human-in-the-loop.html →

🔗

AI 파이프라인이란?

AI 호출 하나가 아니라 여러 단계가 이어져 결과를 만드는 조립 라인.

ai-pipeline.html →

🧠

에이전트의 기억이란? (단기 vs 장기)

대화 안에서만 기억하는 것과 따로 저장해서 계속 남는 것의 차이.

agent-memory.html →

⌨️

AI 코드 자동완성이란?

타이핑하는 동안 AI가 다음 코드를 실시간으로 예측해서 제안하는 기능.

code-autocomplete.html →

🛡️

AI 탈옥(Jailbreak) 시도와 방어란?

역할극 등으로 안전 규칙을 우회하려는 시도와, 이를 알아채고 대응하는 방식.

jailbreak-defense.html →

💰

AI 사용 비용은 어떻게 계산될까?

토큰 사용량과 모델 등급에 따른 비용을 슬라이더로 직접 계산해보기.

ai-cost-calculator.html →