Retrieval Augmented Generation (RAG)에 대한 완전한 개요
RAG는 자연어 처리(NLP)의 특정 영역에서 사용되는 기술입니다. 이 기술은 주로 정보 검색(retrieval)과 텍스트 생성(generation)을 결합하여 보다 효과적인 모델을 만드는 데 사용됩니다. 이런 모델은 보통 검색 엔진, 챗봇, 질문 응답 시스템 등에 응용됩니다.
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Agentic RAG: AI 시스템의 새로운 진화
안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 Agentic RAG에 대해 알아보겠습니다. 이 개념은 기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 에이전트 기반 접근 방식을 도입하여 더욱 향상된 성능을 제공하는 방법입니다. RAG란 무엇인가요? 먼저, RAG에 대해 간단히 짚고 넘어가겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은…
AI의 새로운 바람: DeepSeek-R1이 가져올 변화
AI 기술이 점점 더 발전하면서, 우리는 매일 새로운 AI 모델과 기술의 등장을 목격하고 있습니다. 하지만 대부분의 첨단 AI 기술은 높은 비용과 복잡한 하드웨어 요구사항 때문에 소수의 기업이나 전문가만 사용할 수 있었습니다. 이러한 상황에서 DeepSeek-R1이라는 모델이 등장하며, AI를 더 많은 사람들에게 열어주는 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. DeepSeek-R1은 무엇인가요? DeepSeek-R1은 중국의 AI 스타트업 DeepSeek에서 개발한 오픈소스 AI…
AI SaaS 기회 발굴기 심층 분석: 2025년 SaaS 시장의 숨겨진 보물을 찾다
2025년 SaaS(Software as a Service) 시장은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며 빠르게 진화하고 있습니다. 대규모 SaaS 기업들이 주요 시장을 선점한 상황에서, 새로운 기회를 찾기란 쉽지 않습니다. 바로 이때, AI SaaS 기회 발굴기(AI SaaS Opportunity Finder) 가 숨겨진 보물을 발견하고 기업이 성공적인 SaaS 비즈니스를 구축하는 핵심 도구로 부상하고 있습니다. 이번 글에서는 AI SaaS 기회 발굴기의 역할,…
AI 시대, 코딩은 끝났는가? 오히려 할 일이 더 많아졌다!
최근 오픈AI의 CEO 샘 알트먼이 흥미로운 발언을 했습니다. 그는 “앞으로 코딩 능력보다 AI 도구를 잘 다루는 능력이 더 중요해질 것”이라고 말했죠. AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 되고, 언젠가는 소프트웨어 엔지니어의 수요가 줄어들 수 있다는 전망까지 나왔습니다. 하지만 저는 조금 다른 생각을 가지고 있습니다. 오히려, 앞으로 개발되어야 할 것이 훨씬 더 많아질 것입니다. AI가 코딩을…
주식 투자자를 위한 맞춤 뉴스 알림 서비스 소개
주식 투자에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 정보입니다. 적절한 정보를 빠르게 얻고, 이를 바탕으로 올바른 결정을 내리는 것이 성공적인 투자의 열쇠입니다. 그렇다면, 방대한 뉴스 속에서 내가 원하는 정보만 빠르고 효율적으로 받아볼 수 있다면 얼마나 좋을까요? 여기, 주식 투자자를 위한 맞춤형 뉴스 알림 서비스를 소개합니다. 서비스 개요 이 서비스는 주식 투자자들이 관심 있는 뉴스만 골라서…
AI 법률 이해의 발전: LLMs의 세법 해석 능력 평가
인공지능 분야에서의 발전은 급속하게 진행되고 있으며, 이 중 큰 부분을 차지하는 것이 대규모 언어 모델(LLMs)입니다. 최신 LLMs는 도구를 사용하고, 계획을 세우며, 표준화된 평가를 통과할 수 있습니다. 그러나 이러한 기능에도 불구하고, LLMs는 연구자들에게도 미스터리한 상자와 같습니다. 최근 연구에서는 LLMs의 법률 분석 능력, 특히 세법에 대한 이해력을 평가하는 것에 중점을 두었습니다. 연구 결과는 각 모델 출시를 통해 향상된 LLMs의 법률 이해 능력이 개발되는 증거를 발견했습니다.
프롬프트 엔지니어링: 실용적인 예시
텍스트 프롬프트는 LLM의 응답을 지시하는 역할을 하기 때문에 조금만 변경해도 완전히 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 사례에 여러 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용해 보겠습니다. 이를 통해 반복적인 과정으로 진행되는 프롬프트 엔지니어링을 직접 경험하고, 다양한 기술을 적용하는 효과를 확인하며 머신 러닝 및 데이터 엔지니어링과 관련된 개념을 배울 수 있습니다.
어떻게 LLM 또는 ChatGPT를 이용하여 데이터 기반의 지능형 QA 챗봇을 구축하는가?
How to Build an Intelligent QA Chatbot on your data with LLM or ChatGPT How to deploy a LLM chatbot LLM(대규모 언어 모델)에 의해 강화된 지능형 챗봇의 세계를 소개합니다. 이 글에서는 조직의 질문 응답 챗봇에 LLM을 원활하게 통합하는 방법에 대해 깊이 다루겠습니다. 고수준의 시스템 디자인 요소와 코드 구현의 세세한 부분까지 깊숙이 소개합니다. 여러분의 Postgres 데이터베이스를…
분산 AI와 멀티 에이전트 시스템의 미래
현대 AI 기술은 우리의 일상을 더욱 스마트하고 편리하게 만들어 주고 있습니다. 그중에서도 멀티 에이전트 시스템과 분산 AI는 복잡한 문제를 효율적으로 해결하고, 다양한 사용자 요청에 정확히 대응하는 기술로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 기술을 활용해 구축한 지능형 대화 시스템에 대해 쉽고 간단히 소개하고자 합니다. 이 시스템이 뭐가 특별할까요? 우리가 만든 시스템은 단순한 AI 챗봇이 아닙니다. 다양한…