Airtable는 주로 협업하는 “데이터베이스처럼” 된 스프레드시트 UI를 기반으로 한 저코드 애플리케이션 플랫폼으로 생각하는 것이 가장 좋습니다. 비개발자들이 친근한 인터페이스를 필요로 하지만, 개발자들도 자동화와 통합을 위한 API 표면이 필요할 때 매우 빠르게 운영 도구를 생성하는 데 적합합니다(내부 트래커, 가벼운 CRM, 콘텐츠 파이프라인, AI 평가 대기열 등).
기본 RAG부터 프로덕션 환경까지: 청킹, 벡터 검색, 리랭킹 및 평가를 한 번에 정리한다.
Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
로컬에서 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 실행하면 개인 정보 보호, 오프라인 사용성, 그리고 제로 API 비용을 얻을 수 있습니다.
이 벤치마크는 RTX 4080에서 Ollama를 통해 실행된 14가지 인기
LLM의 성능을 RTX 4080으로 측정하기에서 무엇을 기대할 수 있는지를 정확히 보여줍니다.