RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 작동 원리와 검색·증강·생성 3단계
챗봇이 존재하지 않는 답을 자신 있게 지어내는 환각 문제를, 관련 문서를 검색해 프롬프트에 덧붙이는 RAG가 어떻게 해결하는지 검색·증강·생성 단계로 정리했습니다.
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AI TOPIC
LLM 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 27편을 최신순으로 모았습니다.
RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기: LLM 환각 줄이는 6단계 파이프라인
LLM이 내 데이터를 모를 때 생기는 환각을 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를, 파인튜닝과의 비교와 도서관에 비유한 6단계 파이프라인으로 설명한다.
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AI 에이전트용 오픈소스 도구 7가지 — 에이전트 템플릿부터 나만의 LLM까지
파이어십이 잘 알려지지 않은 오픈소스 AI 도구 7가지를 특유의 풍자적인 톤으로 소개한다. 역할별 에이전트 템플릿, 프롬프트 테스트, 에이전트 메모리 관리, 100달러로 만드는 나만의 LLM까지 'AI 에이전트 시대'의 개발 도구를 한눈에 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 작동 원리부터 벡터·하이브리드·그래프 RAG까지 정리
LLM이 모르는 사내 문서를 참고해 답하게 만드는 RAG의 두 단계(색인·검색)와 벡터·하이브리드·그래프·SQL·페이지 인덱스 등 종류, 환각 감소와 비용 절감 효과를 쉽게 정리했습니다.
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AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에
하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
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딥시크 V4 분석: 100만 토큰 컨텍스트·3단계 압축·무료 오픈 가중치 AI의 의미와 한계
58쪽 논문으로 공개된 딥시크 V4는 100만 토큰 컨텍스트와 3중 압축으로 KV 캐시 메모리를 약 90% 줄였다. 무료 오픈 가중치 모델의 성능과 분명한 한계를 함께 정리한다.
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멀티 에이전트 시스템이란: AI 에이전트 협력 구조와 장단점 완벽 정리
여러 AI 에이전트가 협력해 복잡한 문제를 푸는 멀티 에이전트 시스템의 개념, 네트워크·계층 구조, 장점과 과제, 단일 에이전트와의 선택 기준을 IBM 영상 내용으로 설명합니다.
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거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리
GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다.
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LangChain 프롬프트 템플릿·LCEL로 production AI 만들기
프롬프트가 늘어날수록 코드가 엉키는 문제를, LangChain의 프롬프트 템플릿과 LCEL 파이프로 모듈화·테스트·운영까지 해결하는 방법을 정리했습니다.
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AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기
신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다.
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LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리
LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다.
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LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리
GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다.
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생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 세 가지 개념의 차이를 쉽게 정리
ChatGPT 같은 생성형 AI, 도구로 작업을 수행하는 AI 에이전트, 여러 에이전트가 자율 협력하는 에이전틱 AI의 차이를 항공권 예약 같은 실제 예시로 쉽게 설명한다. 세 개념이 어떻게 연결되는지 정리했다.
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스탠퍼드 CS229로 배우는 LLM 구축: 데이터·스케일링·정렬 핵심 정리
스탠퍼드 CS229 강의로 보는 대규모 언어모델 구축의 전 과정. 사전학습과 토큰화, 평가와 스케일링 법칙, 학습 비용, 그리고 SFT·RLHF·DPO 정렬까지 핵심을 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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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 엔지니어 로드맵, 2026년 실전 학습법과 핵심 커리큘럼 정리
AI 엔지니어가 되려는 사람을 위한 현실적인 로드맵. 수학·모델 학습보다 사전학습 모델·LLM·RAG 적용에 집중하라는 조언과 단계별 커리큘럼, 학습법, 장단점을 정리했다.
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랭체인(LangChain) 에이전트 AI 크래시 코스: 생성형 AI·RAG·에이전트 정리
생성형 AI와 LLM의 작동 원리부터 RAG, 그리고 도구·메모리를 갖춘 AI 에이전트까지, 랭체인으로 실습하며 배우는 에이전트 AI 입문 강의의 핵심을 한국어로 정리했다.
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LLM이란? '확률적 앵무새' 비유로 쉽게 이해하는 거대 언어 모델 원리
LLM은 의미를 이해할까? '확률적 앵무새' 비유로 언어 모델과 거대 언어 모델의 작동 원리, 신경망, RLHF, 그 한계까지 쉽게 풀어 정리했다.
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AI 활용 4단계 완벽 정리: 챗·도구·워크플로우·에이전트 (2026)
AI를 제대로 쓰려면 단순 질문을 넘어야 한다. 챗, 도구, 워크플로우, 자율 에이전트로 이어지는 4단계 활용법과 단계별 실제 사례를 한눈에 정리했다.
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AI 에이전트 쉽게 이해하기: LLM·워크플로·에이전트 3단계 정리
기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM(대규모 언어 모델)이란? 사전학습·미세조정·프롬프트 설계 한눈에 정리
구글 클라우드의 LLM 입문 강의를 정리했다. 대규모 언어 모델의 정의와 세 가지 특징, 사전학습과 미세조정, 프롬프트 설계와 엔지니어링의 차이, LLM의 종류와 효율적 튜닝 방법까지 핵심만 짚는다.
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GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법
안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다.
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ChatGPT·LLM 활용법 총정리 — 카파시가 알려주는 실전 사용 가이드
카파시가 일상과 업무에서 ChatGPT를 비롯한 LLM을 어떻게 쓰는지 정리했다. 토큰·사고 모델·검색·딥리서치·코드 실행·음성·메모리까지 실전 기능을 한눈에 짚는다.
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생성형 AI vs 에이전트형 AI 차이: 반응형과 능동형, 그리고 LLM의 역할
생성형 AI는 프롬프트에 반응해 콘텐츠를 만드는 반응형 시스템이고, 에이전트형 AI는 목표를 향해 스스로 행동을 이어가는 능동형 시스템이다. 두 방식의 차이와 공통 기반인 LLM을 정리한다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 두 개의 파일부터 학습·파인튜닝·보안까지
안드레이 카파시의 LLM 입문 강연 요약. 모델이 사실은 두 개의 파일이라는 비유부터 사전학습과 파인튜닝, 스케일링 법칙, 도구 사용, LLM 운영체제 비유, 보안 위협까지 핵심을 정리한다.
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대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델은 입력된 문장 다음에 올 단어를 확률로 예측하는 거대한 함수입니다. 수천억 개의 매개변수, 사전 훈련과 인간 피드백 강화학습(RLHF), 트랜스포머와 어텐션까지 LLM의 핵심 작동 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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