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서론: 파인튜닝은 항상 정답이 아니다 모델 성능이 기대에 못 미칠 때 파인튜닝으로 바로 향하는 팀이 많다. 하지만 파인튜닝은 비용이 크다. 데이터 큐레이션, 학습 인프라, 평가 파이프라인, 배포·유지보수가 모두 따라온다. 결정 전에 먼저 물어야 한다. “프롬프트 엔지니어링과 RAG로 충분한가?” 1. 문제 해결 계층 성능 개선 방법은 비용이 낮...

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서론: 도구보다 먼저 물어야 할 것 관측성 플랫폼 도입에서 가장 흔한 실수는 도구 선택부터 시작하는 것이다. Datadog을 쓸지, Langfuse를 쓸지보다 먼저 “지금 팀이 어떤 질문에 답하지 못하고 있는가”를 정해야 한다. 답할 수 없는 질문의 목록이 곧 관측성 로드맵이다. 1. 성숙도 단계 모델 Level 0: 관측성 없음 오류는...

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