Teach AI to Answer Questions Based on Your Documents
문서 기반 AI 시스템을 2026년에 다시 정리하기 시작하며, RAG 아키텍처와 Azure/open-source 선택, fine-tuning의 위치를 다룬 첫 글입니다.
Azure AI, localization infrastructure, production LLM 시스템에 대해 씁니다.
실제 AI와 개발자 도구 작업에서 얻은 현장 기록, 아키텍처 판단, 구현상의 tradeoff를 정리합니다.
Fixing Broken Markdown in AI Translation
실제 다국어 문서에서 발생한 Markdown 실패를 계기로 Co-op Translator를 더 단단하게 만든 기록입니다.
Treating Documentation Translations as Versioned Software Assets
번역 유지보수가 콘텐츠 생성보다 dependency management에 가까워지기 시작한 이유입니다.
Stop Translating Docs Manually
Co-op Translator v0.8을 수동 번역에서 지속적인 저장소 유지보수로의 전환으로 설명한 글입니다.
Plan and Prepare to Develop AI Solutions on Azure
구현 코드를 쓰기 전에 필요한 Azure AI 계획과 판단을 다룬 세션입니다.
Building an AI Chatbot with Azure OpenAI
Azure OpenAI 교육 자료를 Microsoft Korea의 입문자 친화적인 영상으로 풀어낸 작업입니다.
Building a Basic Chatbot with Azure OpenAI
새로운 개발자가 첫 Azure OpenAI 루프를 작동시키는 데 집중한 짧은 시작 가이드입니다.
How Co-op Translator Became an Azure Open-Source Project
번역 자동화 도구가 Microsoft 오픈소스 인프라로 성장한 과정을 설명한 영상입니다.
Diving into Co-op Translator with Azure at Microsoft Reactor
설정, CLI 사용, 비용, 자동화, 유지보수성까지 Co-op Translator를 전체 워크플로로 설명한 세션입니다.
Unlocking Multilingual Mastery with Co-op Translator
다국어 문서화를 번역 편의 기능이 아니라 engineering workflow로 바라본 글입니다.
Co-op Translator on Open at Microsoft
Phi-3 Cookbook accessibility 사례를 통해 Co-op Translator를 소개한 에피소드입니다.
Automating Markdown and Image Translations with Co-op Translator
Phi-3 Cookbook 사례를 계기로 Azure AI 튜토리얼 중심의 공개 작업이 문서 인프라 쪽으로 확장되기 시작했습니다.
Evaluating Fine-Tuned Phi Models with Responsible AI in Mind
Fine-tuning은 모델의 안전성과 품질을 평가하기 전까지 끝난 것이 아닙니다.
Fine-Tuning Phi-3 with Azure AI Studio
커스텀 Phi 모델을 fine-tuning하고 통합하는 low-code companion path를 설명한 글입니다.
Fine-Tuning Phi-3 and Integrating It with Prompt Flow
데이터셋 준비, Azure ML, 배포, Prompt Flow 통합을 연결한 code-first 가이드입니다.
Teaching ChatGPT to Answer Questions with Azure AI Search
문서 기반 AI 시스템에 대한 제 공개 글쓰기의 방향을 만든 Azure AI 튜토리얼입니다.