Type something to search...
to navigateto selectESC to close

Llm

사내 RAG 시스템 구축에서 자주 부딪히는 5가지 실패 사례 (그리고 해결책)

사내 RAG 시스템 구축에서 자주 부딪히는 5가지 실패 사례 (그리고 해결책)

**RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)**를 실제 프로덕션에서 굴리는 일은 "문서를 벡터 DB에 넣고 LLM을 연결하면 끝"이 아닙니다. 사내 RAG는 문서 파싱, 청킹, 데이터 최신성, 환각, 컨텍스트 비용이라는 다섯 지점에서 무너지기 쉽고, 해법은 화려한 AI 프레임워크가 아니라 데이터 엔지니어링에 있습니

  • AI
  • 25 May, 2026
소형 언어 모델(SLM)의 부상: 기업의 미래 AI 전략은 '작고 똑똑하게'

소형 언어 모델(SLM)의 부상: 기업의 미래 AI 전략은 '작고 똑똑하게'

기업은 왜 작은 AI 모델로 옮겨 가고 있나? 기업이 **소형 언어 모델(SLM, Small Language Models)**로 눈을 돌리는 이유는 구동 비용이 낮고, 데이터를 사내에 둘 수 있으며, 응답이 빠르기 때문입니다. 2026년 현재 SLM은 비즈니스 애플리케이션을 위한 가장 실용적인 선택지로 급부상하고 있고, 거대 모델은 폭넓은 추론이

자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agents): 챗봇을 넘어 스스로 '행동'하는 인공지능의 시대

자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agents): 챗봇을 넘어 스스로 '행동'하는 인공지능의 시대

AI 에이전트는 챗봇과 무엇이 다른가? AI 에이전트는 답변만 하는 챗봇과 달리 실제 **'행동(Action)'**을 취합니다. **자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agents)**는 대규모 언어 모델(LLM)을 두뇌로 삼아, 사용자가 설정한 높은 수준의 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 사용하며, 복잡한 다단

검색 증강 생성(RAG): AI 환각(Hallucination) 현상의 완벽한 해결책

검색 증강 생성(RAG): AI 환각(Hallucination) 현상의 완벽한 해결책

RAG는 AI 환각 문제를 어떻게 해결하나? **'검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)'**은 LLM이 자기 기억만으로 답하지 않고, 최신 내부 데이터베이스에서 찾아온 문서를 근거로 답하게 만들어 환각을 줄입니다. 2026년 현재 전 세계 AI 업계가 채택한 표준 아키텍처로, LLM의 탁월한 언어 구사

멀티모달 AI(Multimodal AI): 기계에게 '보고 듣고 이해하는 법'을 가르치다

멀티모달 AI(Multimodal AI): 기계에게 '보고 듣고 이해하는 법'을 가르치다

멀티모달 AI는 텍스트만이 아니라 이미지, 오디오, 비디오 같은 여러 형태의 데이터를 하나의 모델에서 동시에 받아들이고 이해하는 AI입니다. 2026년 현재 멀티모달 AI는 업계의 기본 표준이 되었고, GPT-4V(Vision), 구글 제미나이(Gemini), 클로드 3(Claude 3) 같은 모델들은 다양한 데이터를 동시에 흡수하고 이해하며 생성해 냅니

AI 시대의 새로운 화두: 인공지능 윤리와 데이터 프라이버시 보호 전략

AI 시대의 새로운 화두: 인공지능 윤리와 데이터 프라이버시 보호 전략

2026년, AI 윤리와 데이터 프라이버시가 왜 화두인가? AI가 똑똑해질수록 우리의 프라이버시는 더 위협받고 있습니다. 모델은 무단 수집한 콘텐츠와 개인정보로 학습되고, 직원들은 프롬프트를 통해 기밀을 유출합니다. 2026년 현재 기업들은 더 똑똑한 AI를 만드는 경쟁을 넘어 얼마나 합법적이고 윤리적으로 데이터를 다루느냐는 시험대에 올라 있으며,