LLM System Lab

LLM 시스템의 전체 흐름(Transformer → Embedding → Retrieval → RAG → Inference → Production)을 개념 학습, 시스템 맵, 인터랙티브 실험으로 배우는 교육 플랫폼입니다.

주요 기능

• Learn — 14개 토픽의 개념 학습 (MDX 기반)
• System Map — React Flow 기반 인터랙티브 시스템 구조 시각화
• Labs — 파라미터를 조절하며 실험하는 인터랙티브 실험실
  • Embedding Space, Chunking, Temperature, Attention Weights, Retrieval Comparison
• Case Studies — 실무 사례 분석
• Glossary — LLM 관련 용어 사전

학습 트랙

트랙	주요 토픽
Foundations	Transformer, Attention, KV Cache
Representation	Embedding, Similarity
Retrieval Systems	Dense Retrieval, HNSW, Hybrid Search
Generation Systems	RAG Pipeline, Prompt Engineering
Inference & Optimization	Quantization, Batching
Production & AI DevOps	Observability, Cost Monitoring

기술 스택

• Framework: Next.js 15 (App Router, SSG)
• Language: TypeScript (strict mode)
• Styling: Tailwind CSS v4 + shadcn/ui
• Content: MDX (next-mdx-remote)
• Visualization: React Flow, D3.js
• Deployment: Docker (multi-stage build)

시작하기

# 의존성 설치
npm install

# 개발 서버
npm run dev

# 프로덕션 빌드
npm run build
npm start

Docker 배포

docker compose up -d --build

기본 포트: 3100 (docker-compose.yml에서 변경 가능)

프로젝트 구조

app/               # Next.js App Router 페이지
components/        # React 컴포넌트
  ├── layout/      # Header, Footer, ThemeToggle
  ├── topic/       # Topic 관련 컴포넌트
  ├── labs/        # Lab 인터랙티브 컴포넌트
  ├── system-map/  # System Map 컴포넌트
  └── ui/          # shadcn/ui 기본 컴포넌트
content/           # MDX 콘텐츠
  ├── topics/      # 학습 토픽
  ├── labs/        # 실험 설명
  └── case-studies/# 사례 분석
lib/               # 유틸리티 함수
data/              # 정적 데이터 (JSON)

License

MIT