高精度なRAGパイプライン構築とベクトル検索の最適化
実 稼働環境における大規模言語モデル（LLM）の導入において、最もクリティカルな障害となるのが「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」です。特に、企業のプライベートデータに基づいた回答を要求されるシナリオでは、事前学習済みモデルの確率的なトークン生成だけに依存することは許容されません。モデルのパラメータに知識を焼き付けるFine-tuningはコストが高く、情報の鮮度を維持することが困難です。…
Arquitectura RAG y reducción de alucinaciones
L a implementación de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en entornos empresariales suele chocar con un muro crítico: la "alucinación". Un mo…
MLOps 파이프라인 구축과 모델 서빙 최적화
로 컬 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 환경에서는 완벽하게 동작하던 모델이 프로덕션 환경에 배포되는 순간 ModuleNotFoundError 를 뱉어내거나, 추론(Inference) 속도가 현저히 느려지는 현상은 매우 흔한 문제입니다. 더 심각한 것은 배포 직후에는 성능이 좋다가 시간이 지날수록 정확도가 하락하는 '성능 부식(Per…
Automating ML Deployment and Monitoring
M ost machine learning projects fail not because of poor model architecture, but due to the inability to bridge the gap between a Jupyter Notebook a…