정의
LLM 기반 시스템 및 제품을 구축하는 패턴은 LLM의 성능, 비용, 위험을 최적화하기 위해 사용되는 방법론과 전략입니다. 이 패턴들은 데이터에서 사용자까지의 연결성을 강조하며,防御적인 UX와 피드백 수집을 통해 시스템의 신뢰성과 유용성을 향상시킵니다.
핵심 속성
- 패턴 유형: 7개의 주요 패턴 (Evals, RAG, Fine-tuning, Caching, Guardrails, Defensive UX, Collect user feedback)
- 데이터 활용: 외부 지식을 통합하거나 검색을 통해相关信息를 강화
- 성능 측정: 평가(Evals)를 통해 모델의 성능을 정량화
- 비용 및 위험 감소: 캐시(Caching)와 방어적 UX(Defensive UX)를 사용하여 효율性和 안전성을 극대화
관계
- 20260512-evals-for-performance - 성능 평가 방법
- 20260512-rag-for-knowledge-integration - 지식 통합을 위한 RAG
- 20260512-fine-tuning-for-specific-tasks - 특정タスク에 맞춘 미세조정
인용
Patterns for Building LLM-based Systems & Products는 Eugene Yan이 작성한 글에서 도출되었습니다. 이 패턴들은 LLM을 사용하여 시스템 및 제품을 구축할 때의 핵심 전략과 방법론을 설명합니다.
출처
20260508-patterns-for-building-llm-based-systems-products · LLM 및 AI