llm (2) 썸네일형 리스트형 53. [AI 개발 입문] LLM의 한계를 넘는 핵심 기술, RAG(검색 증강 생성) 완벽 이해하기 최근 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini)와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 개발 생태계는 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. 많은 개발자가 LLM API를 활용해 복잡한 서비스를 자동화하거나 고도화하려는 시도를 하고 있죠. 하지만 실제 비즈니스 환경에 LLM을 도입하려고 하면 다음과 같은 장벽에 부딪히게 됩니다.할루시네이션(Hallucination): 모델이 그럴듯하지만 완전히 거짓인 정보를 사실처럼 생성하는 문제시의성 부족: 모델이 학습을 마친 시점(Cut-off) 이후의 최신 정보를 알지 못하는 한계내부 데이터 접근 불가: 기업의 사내 문서나 비공개 API 등 학습 데이터에 포함되지 않은 특정 지식을 알지 못하는 문제이러한 치명적인 한계점들을 해결하기 위해.. 50. [AI 입문] 내 AI를 똑똑하게 만드는 두 가지 방법: RAG vs Agent 완벽 비교! 안녕하세요, Hans 입니다.챗GPT나 대형 언어 모델(LLM)을 사용해 보신 분들이라면 한 번쯤 경험해 보셨을 겁니다. 우리 회사 내부 규정이나 어제 나온 최신 뉴스에 대해 질문하면, AI가 엉뚱한 거짓말(환각 현상, Hallucination)을 하거나 모른다고 답하곤 하죠. LLM은 학습된 데이터만을 기억하기 때문에 생기는 자연스러운 현상입니다.그렇다면 AI에게 새로운 지식을 가르치거나, 스스로 일하게 만들려면 어떻게 해야 할까요? 이를 해결하기 위해 요즘 AI 업계에서 가장 많이 언급되는 두 가지 핵심 패턴이 있습니다. 바로 RAG(검색 증강 생성)와 AI Agent(에이전트)입니다.이 두 가지가 무엇이고, 어떤 차이가 있는지 초심자의 눈높이에서 아주 쉽게 정리해 드리겠습니다.!1. 📖 오픈북 테.. 이전 1 다음
