RAG란 무엇인가: LLM의 환각·정보 노후화를 해결하는 검색 증강 생성
IBM 연구자가 설명하는 RAG. 대규모 언어 모델이 자주 보이는 '출처 없음'과 '정보 노후화' 문제를, 답하기 전 신뢰할 자료를 먼저 검색해 결합하는 방식으로 어떻게 줄이는지 짚는다.
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AI TOPIC
IBM 최신 뉴스와 핵심 해설
IBM 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
AI 에이전트 확장의 난제: 에이전틱 AI를 키울 때 무엇이 무너지는가
데모는 쉽지만 안정적으로 확장하기는 어려운 AI 에이전트. IBM이 에이전트 루프의 비용 폭증, 오류 전파, 단일 에이전트의 한계와 멀티 에이전트 설계, 수평·수직 확장의 트레이드오프를 알기 쉽게 정리합니다.
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AI 페어 프로그래밍 완벽 정리: 개발자 이너 루프를 가속하는 협업 도구의 원리와 한계
AI 페어 프로그래밍은 개발자를 대체하는 게 아니라 기획·코드·테스트·리뷰로 이어지는 '이너 루프'를 가속하는 협업 도구다. IBM이 그 작동 방식과 세 가지 이점, 그리고 사람의 판단이 여전히 필요한 이유를 설명한다.
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에이전틱 코딩과 레거시 현대화: AI 개발 파트너가 자바 시스템을 안전하게 바꾸는 5단계
개발자는 코드를 짜기보다 기존 시스템을 이해하는 데 시간의 60~70%를 쓴다. IBM이 금융사 자바 시스템 사례로 에이전틱 코딩이 레거시 현대화를 5단계로 안전하게 푸는 법을 설명한다.
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