AI 용어 사전 89개

완벽한 설계서 없이 AI와 대화하면서 감각적으로 앱이나 웹을 만들어가는 방식.

AI에게 원하는 작업을 시키기 위해 입력하는 요청문.

AI가 답변을 만들 때 참고하는 배경 정보와 이전 대화 내용.

버튼, 카드, 섹션처럼 화면을 구성하는 재사용 가능한 UI 조각.

앱과 다른 서비스가 데이터를 주고받기 위한 약속된 통로.

내 컴퓨터에서 만든 사이트를 인터넷에서 접속 가능하게 올리는 일.

꼭 필요한 기능만 넣어 빠르게 만든 첫 번째 제품 버전.

사용자가 화면에서 보고 누르는 버튼, 카드, 입력창 같은 요소.

사용자가 서비스를 이용하면서 느끼는 전체 경험.

사용자가 직접 보는 웹 화면을 만드는 영역.

화면 뒤에서 데이터 저장, 인증, API 처리를 담당하는 영역.

서비스에 필요한 데이터를 저장하고 관리하는 공간.

자주 쓰는 기능을 미리 만들어둔 코드 묶음.

앱을 만들기 위한 기본 구조와 규칙을 제공하는 도구.

사용자가 어떤 주소로 들어왔을 때 어떤 페이지를 보여줄지 정하는 구조.

API 키나 비밀값처럼 코드에 직접 적으면 안 되는 설정값.

개발 중인 코드를 실제 서비스에 올릴 수 있는 형태로 변환하는 과정.

기능은 그대로 두고 코드를 더 읽기 쉽고 관리하기 좋게 정리하는 작업.

오류의 원인을 찾아 고치는 과정.

사용자가 누구인지 확인하는 로그인 관련 기능.

현재 선택된 탭, 입력값, 열림/닫힘처럼 화면이 기억해야 하는 값.

부모 컴포넌트가 자식 컴포넌트에 전달하는 데이터.

코드 변경 기록을 관리하는 도구.

Git으로 관리하는 코드를 온라인에 저장하고 협업하는 서비스.

기존 코드와 분리해서 새 기능을 작업하는 작업 줄기.

내가 수정한 코드를 검토 후 합치기 위해 요청하는 과정.

서버에서 HTML을 먼저 만들어 사용자에게 보내는 렌더링 방식.

브라우저에서 JavaScript로 화면을 만들어 보여주는 렌더링 방식.

AI가 어떤 역할과 규칙을 따라야 하는지 정하는 상위 지시문.

사용자가 AI에게 직접 입력하는 요청문.

AI가 글을 읽고 쓸 때 사용하는 작은 텍스트 단위.

Claude, GPT, Gemini처럼 AI 답변을 생성하는 엔진.

AI에게 특정 전문가처럼 생각하라고 지정하는 방식.

AI가 한 번에 기억하고 참고할 수 있는 입력 범위.

AI가 사실처럼 보이지만 틀린 내용을 만들어내는 현상.

AI에게 예시 몇 개를 보여준 뒤 같은 방식으로 답하게 하는 방법.

예시 없이 요청만으로 AI에게 작업을 시키는 방식.

예시 하나를 보여준 뒤 같은 방식으로 답하게 하는 방법.

AI 답변을 표, JSON, 불릿, 체크리스트처럼 어떤 모양으로 받을지 정하는 조건.

큰 작업을 여러 단계 프롬프트로 나누어 이어서 처리하는 방식.

반복해서 쓰는 프롬프트 구조를 미리 정해둔 양식.

매번 바뀌는 값을 넣기 위해 비워두는 자리.

AI 답변을 개발자가 처리하기 쉬운 JSON 형태로 받는 방식.

Claude에게 코드베이스를 읽고 수정하고 명령 실행까지 맡길 수 있는 개발 도구.

AI가 검색, 파일 읽기, 코드 실행 같은 도구를 사용해 작업하는 기능.

AI가 정해진 스키마에 맞춰 구조화된 결과를 내도록 하는 방식.

AI가 유효한 JSON 형식으로 답하게 하는 출력 모드.

AI가 필요한 함수를 호출하도록 연결하는 방식.

AI가 검색, 계산, 파일 읽기 같은 외부 도구를 사용하게 하는 방식.

AI가 복잡한 문제를 단계적으로 풀기 위해 더 깊게 추론하는 능력.

반복되는 긴 입력을 캐시해 비용과 속도를 최적화하는 방식.

AI가 참고해야 할 정보와 버려야 할 정보를 관리하는 작업.

AI가 사용자 선호나 이전 정보를 장기적으로 기억하는 기능 또는 구조.

AI가 외부 도구, 데이터베이스, API와 연결될 수 있게 해주는 프로토콜.

큰 작업 중 특정 역할을 맡아 처리하는 하위 에이전트.

특정 이벤트가 발생했을 때 자동으로 실행되는 명령이나 작업.

Claude가 특정 작업 절차를 더 잘 수행하도록 추가하는 지시 묶음.

AI가 사용할 수 있도록 허용된 도구 목록.

같은 저장소에서 여러 작업 브랜치를 동시에 분리해 작업하는 Git 기능.

대량의 텍스트를 학습해 문장을 이해하고 생성하는 대형 언어 모델.

글, 이미지, 코드, 요약처럼 새로운 결과물을 만들어내는 AI.

사람이 반복하던 작업을 도구와 AI가 대신 처리하게 만드는 것.

텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 입력을 함께 이해하는 방식.

여러 작업 단계를 정해진 순서로 자동 처리하는 흐름.

AI 답변이 정확하고 유용한지 기준을 정해 점검하는 과정.

요청을 보낸 뒤 답변이 오기까지 걸리는 시간.

API를 일정 시간 안에 호출할 수 있는 횟수 제한.

문장이나 단어의 의미를 숫자 벡터로 바꾼 표현.

임베딩된 데이터를 저장하고 의미가 비슷한 내용을 빠르게 찾는 데이터베이스.

AI가 외부 문서나 데이터베이스를 검색해 그 근거로 답하게 하는 방식.

목표를 받고 여러 단계를 스스로 계획해 도구를 사용하며 실행하는 AI 구조.

기존 AI 모델을 특정 목적이나 데이터에 맞게 추가 학습시키는 방법.

AI가 위험하거나 부적절한 답을 하지 않도록 거는 안전 규칙.

긴 문서를 검색하기 좋게 작은 조각으로 나누는 작업.

질문과 관련 있는 문서나 데이터를 찾아오는 과정.

검색된 후보 문서의 순서를 다시 매겨 더 관련성 높은 결과를 고르는 과정.

의미가 비슷한 문서를 벡터 거리로 찾는 검색 방식.

키워드 검색과 벡터 검색을 함께 쓰는 방식.

단어 일치보다 문장의 의미를 기준으로 찾는 검색 방식.

문서 분할, 임베딩, 검색, 재정렬, 답변 생성을 연결한 전체 흐름.

AI 답변 품질을 정해진 기준으로 측정하는 평가 과정.

AI 평가에 사용하는 정답 예시 데이터셋.

모델이나 시스템 성능을 비교하기 위한 기준 테스트.

큰 모델의 지식을 더 작고 빠른 모델에 옮기는 방법.

AI 시스템의 취약점이나 위험한 답변 가능성을 공격적으로 테스트하는 과정.

AI 시스템의 입력, 출력, 비용, 지연, 오류를 추적하는 운영 방식.

AI 사용 비용을 줄이면서 품질을 유지하는 최적화 작업.

AI가 만든 결과를 사람이 검토하거나 승인하는 구조.

여러 모델, 도구, 단계, 에이전트를 목적에 맞게 연결해 실행하는 구조.