AI

전통 웹 보안은 구조화된 입력 을 전제합니다. SQL 인젝션은 따옴표와 세미콜론이라는 구문 기호를 악용하고, XSS는 HTML 태그와 스크립트 블록을 주입합니다. 방어 규칙을 구문 수준에서 정의할 수 있기 때문에 정규식·파서·파라미터 바인딩으로 차단이 가능합니다.

비용을 줄이려면 먼저 무엇에 돈이 나가는지를 정확히 알아야 합니다. 2026년 5월 기준 주요 모델의 과금 구조는 토큰 단위 종량제입니다(가격은 제공사 정책에 따라 변동될 수 있으니 OpenAI 공식 가격 페이지와 Anthropic 콘솔에서 반드시 최신 정보를 확인하십시오).

2026년 현재 벡터 검색 솔루션의 선택지는 크게 세 계층으로 나눌 수 있습니다. 기존 RDBMS에 벡터 기능을 추가한 플러그인형 (pgvector, MySQL HeatWave), 처음부터 벡터 워크로드를 위해 설계된 전용 오픈소스 벡터 DB (Qdrant, Milvus, Weaviate), 그리고 인프라 운영 없이 API만 호출하는 완전 매니지드 SaaS

소프트웨어 테스트의 기본 전제는 결정성(determinism)입니다. 같은 입력에 같은 출력이 보장되어야 테스트가 의미를 가집니다. LLM은 이 전제를 처음부터 위반합니다. temperature=0 으로 설정해도 OpenAI API는 내부 샘플링 과정에서 미세한 부동소수점 차이가 발생할 수 있으며, 동일한 프롬프트를 10번 실행하면 표현이 미묘하게 달라지는

Claude Code 공식 문서(https://code.claude.com/docs/en/how-claude-code-works)는 Claude Code를 "에이전트 하네스(agentic harness)"라고 명시합니다. 언어 모델(LM)은 텍스트를 생성하지만, 하네스는 그 텍스트가 현실 세계의 어느 부분에 닿을 수 있는지 결정합니다.

Model Context Protocol(MCP)은 간단히 말해 'AI 모델'과 '데이터 소스(또는 도구)' 사이의 통신을 위한 개방형 표준 규약 입니다. 과거 컴퓨터 역사에서 USB(Universal Serial Bus) Type-C 포트가 어떻게 등장했는지 떠올려 보십시오.

1.1. 지식의 단절: Knowledge Cut-off LLM의 지식은 모델 학습이 종료된 시점에 멈춰 있습니다. 어제 새로 발표된 AWS의 서비스 기능이나, 방금 바뀐 회사의 휴가 규정을 물어보면 모델은 과거의 정보에 기반해 틀린 답을 하거나 모른다고 답합니다.