천문학용 AI 연구 조수 Quasar, 자연어 질문을 관측 아카이브 검색과 논문 조사로 나누는 구조
미국 천문 연구기관 세미나에서 공개된 오픈소스 AI 연구 조수 Quasar를 정리했다. 자연어 질문의 의도와 복잡도를 판정해 아카이브·문헌·분석 에이전트에 나눠 맡기고, 사용한 질의문까지 그대로 보여주는 구조를 살펴본다.
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AI TOPIC
RAG 최신 뉴스와 핵심 해설
RAG 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 256편을 최신순으로 모았습니다.
AI 조교 사이퍼봇 사례로 본 대학 교육, RAG 기반 24시간 튜터와 지식그래프 자동 생성
카타르 컴퓨팅연구소가 만든 무료 AI 교육 플랫폼 사이퍼봇 세미나를 정리했다. 교수가 올린 자료에만 답하는 RAG 구조, 자동 생성되는 지식·학습 그래프, 팟캐스트 음성 변환까지 대학 12곳의 실제 운영 경험을 담았다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 구조 정리: 도구·리소스·프롬프트와 서버 클라이언트 동작 방식
앤트로픽이 공개한 MCP는 LLM 앱이 데이터 소스를 붙일 때마다 반복하던 맞춤 구현을 표준화한다. 호스트·클라이언트·서버의 역할 분담과 도구·리소스·프롬프트가 각각 무엇을 맡는지, 실제 문서 검색 서버 예제로 하나씩 짚었다.
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RAG MCP 차이와 구축 원리 정리: 검색 증강 생성부터 모델 컨텍스트 프로토콜까지
사내 규정 챗봇을 예로 RAG의 검색·증강·생성 세 단계와 키워드 검색의 한계, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 청킹 전략을 설명하고, AI 에이전트가 외부 도구를 표준 방식으로 호출하는 MCP의 구조와 통신 규약까지 정리한 무료 강의를 요약했다.
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RAG 핵심 원리 총정리, 청킹부터 임베딩과 벡터 검색, 리랭킹과 하이브리드 검색까지
검색 증강 생성이라 불리는 RAG를 요리사 비유로 풀고, 청킹과 임베딩, 벡터 검색과 리랭킹, 하이브리드 검색과 그래프RAG까지 실제로 RAG를 만들 때 필요한 다섯 가지 부품을 순서대로 짚었습니다.
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AI 에이전트 구조 정리, 구글 보고서로 본 모델·도구·오케스트레이션 3요소와 ReAct
구글이 발표한 AI 에이전트 보고서를 바탕으로 에이전트의 정의와 구성 요소를 정리했습니다. 모델과 도구, 오케스트레이션 레이어가 하는 일과 ReAct·생각의 사슬 같은 추론 기법을 쉽게 설명합니다.
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AI와 데이터 과학 주기율표: 문서 질의응답 시스템을 12개 원소로 조립하는 IBM의 설계 지도
IBM 엔지니어 두 사람이 AI와 데이터 과학 용어를 주기율표로 정리하고, 사내 문서 질의응답 시스템을 12개 원소로 조립해 보인다. ETL부터 가드레일까지 각 단계가 왜 필요한지, 드리프트 감지로 어떻게 순환 구조를 만드는지 짚는다.
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임베딩 모델과 하이브리드 검색 정리 — TF-IDF·BERT·BM25·상호 순위 조합
한국어 스터디 발표를 정리했다. 넘버링과 원-핫에서 TF-IDF, Word2Vec, BERT 문장 임베딩까지의 흐름과 바이·교차 인코더의 차이, BM25와 상호 순위 조합으로 검색 품질을 끌어올리는 방법을 다룬다.
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AI 평가(Evals) 실전 정리: 관측가능성과 세 가지 지표로 에이전트 신뢰성 확보하기
실제 빅테크 기술 면접 질문을 모의 면접으로 재현한 영상이다. AI 에이전트의 신뢰성을 관측가능성과 평가로 나누고, 답변 관련성과 근거성, 도구 호출 순서 정확도라는 세 지표의 계산 방법을 설명한다.
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Dify.AI 사용 후기: 코드 없이 UI로 생성형 AI 워크플로를 만드는 방법과 한계
코드를 쓰지 않고 화면에서 블록을 연결해 생성형 AI 워크플로를 만드는 오픈소스 도구 Dify 사용 후기. RAG API 연결과 응답 파싱, 예제 워크플로 활용법과 대안 도구 비교까지 정리했습니다.
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구글 에이전트 백서 42쪽 정리: 오케스트레이션과 익스텐션·함수·데이터 스토어 이해하기
구글이 공개한 42쪽짜리 에이전트 백서를 처음부터 끝까지 훑는다. 모델과 에이전트가 갈리는 지점, ReAct와 사고 사슬·사고 트리, 그리고 익스텐션과 함수, 데이터 스토어의 차이를 항공권 예약 예시로 정리했다.
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추론 모델로 리서치 에이전트 만들기: 멀티홉 질문, 웹검색·RAG 도구 연결과 관측의 실제
추론 모델에 웹검색과 사내 문서 검색을 붙여 리서치 어시스턴트를 만드는 실습을 정리했다. 멀티홉 질문이 왜 어려운지, 추론 기능을 켜면 무엇이 달라지는지, 도구 연결과 실행 과정 관측은 어떻게 하는지를 코드 흐름으로 짚는다.
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추론 LLM 실전 정리: 확장 사고와 도구 호출로 리서치 에이전트 만들기, 프레임워크는 언제 쓸까
추론 LLM으로 리서치 에이전트를 처음부터 만들어본 개발자의 기록을 정리했다. 확장 사고와 도구 호출을 엮는 루프 구조, 중간 사고 과정을 그대로 믿으면 안 되는 이유, 그리고 프레임워크를 도입할 때의 득실까지 실전 교훈을 짚는다.
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생성형 AI 평가 방법: 공개 벤치마크의 한계와 실무용 평가 데이터셋·단위 테스트 만드는 법
리더보드 순위가 실제 사용자 선호와 뒤집히는 사례들을 짚으며, 생성형 AI 애플리케이션을 위한 동등성 지표와 단위 테스트 기반 평가 체계를 어떻게 설계하고 실사용자 검증까지 순환시키는지 정리한 강연 요약이다.
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RAG 검색 심화 정리: BM25와 임베딩, 리랭커, 에이전틱 RAG 중 무엇을 골라야 하나
데모에서 잘 돌던 RAG는 운영에 올리는 순간 정확도와 지연, 비용, 문서 권한에서 무너집니다. 하이브리드 검색에 리랭커를 얹은 기본선부터 세우고, 정확도가 중요하면 에이전틱 검색으로 넘어가라는 실무 기준을 정리했습니다.
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AI 문제 정의 열두 가지 대안 정리 — 규칙 기반, 예보, 이상 탐지부터 RAG와 파인튜닝까지
AI를 쓰기로 정하는 것과 어떤 방식으로 풀지 정하는 것은 전혀 다른 문제다. 규칙 기반부터 예보와 이상 탐지, 최적화, 검색과 파인튜닝, 자율 에이전트까지 문제를 다시 틀 짓는 열두 갈래 선택지를 정리했다.
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청크리스 RAG란 무엇인가 — Docling과 AI 에이전트가 문서 구조를 따라 답을 찾는 방식 정리
200쪽 보고서에서 한 대목을 찾을 때, 문서를 500단어씩 잘라 유사도로 맞추는 대신 저자가 만든 목차 구조를 그대로 두고 에이전트가 필요한 절만 열어 읽는 방식이 청크리스 RAG입니다. 장단점을 함께 정리했습니다.
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RAG와 LLM 위키의 차이와 도입 기준, 개인과 회사가 각각 먼저 정해야 할 것들 정리
RAG는 질문이 올 때 자료를 찾아오고 LLM 위키는 미리 정리해 둔다. 두 방식의 진짜 차이는 무엇인지, 검색을 붙일 시점은 언제인지, 개인과 회사가 각각 무엇부터 정해야 하는지 지식베이스 설계 기준을 정리했다.
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FLARE 논문 정리 — LLM이 확신 없을 때만 스스로 검색하는 능동 검색 증강 생성
첫 질문에 한 번만 검색하는 기존 RAG는 긴 글에서 환각을 막지 못한다. 모델이 자기 확신도를 보고 검색 시점을 스스로 정하고, 앞으로 쓸 문장을 미리 만들어 질의로 삼는 FLARE의 구조와 실험 결과를 정리했다.
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AI 과학자 실험, 퓨처하우스가 논문 검색 에이전트로 유전자 문서를 자동 생성한 방법
비영리 연구소 퓨처하우스가 논문 검색 에이전트를 이틀간 10만 번 돌려 위키백과에 없던 유전자 문서 1만 5천여 개를 만든 과정과, 왜 성능 측정이 AI 과학자 개발에서 가장 어려운 문제인지 설명한다.
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모델 붕괴란 무엇인가 - AI가 AI 데이터로 학습할 때 현실을 잊는 이유와 대응법
AI가 만든 데이터로 다시 AI를 학습시키면 희귀한 지식부터 사라지는 '모델 붕괴'가 나타난다. IBM 해설 영상을 바탕으로 붕괴가 진행되는 두 단계, 이미 벌어지고 있는지에 대한 논쟁, 그리고 사람 데이터 주입·출처 추적·RAG 같은 대응책을 정리했다.
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Ollama 임베딩 생성 방법: nomic-embed-text로 RAG 파이프라인 구축하기
RAG 파이프라인에서 임베딩이 하는 역할부터, Ollama에 nomic-embed-text를 설치해 문서 청크를 768차원 벡터로 바꾸는 파이썬 코드까지 단계별로 정리했다. 외부 API 없이 개인 PC에서 처리하는 방법이다.
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RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가: 파인튜닝과의 차이와 임베딩 검색으로 답을 찾아오는 원리
학습이 끝난 시점에 기억이 멈춘 언어모델이 사내 문서에 답하게 만드는 방법으로 검색 증강 생성을 설명한다. 파인튜닝과 무엇이 다른지, 의미로 문서를 찾는 방식은 어떻게 작동하는지, 출처 인용이 가능한 이유는 무엇인지 정리했다.
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AI 용어 정리 51선 총정리 — 토큰·임베딩·어텐션·RAG·MCP·전문가 혼합까지 기본 개념 지도
The Cloud Girl이 AI 용어 51개를 각각 20초 안에 정의하는 형식으로 정리했다. 토큰과 임베딩, 어텐션과 트랜스포머, RAG와 MCP, 추론 모델과 전문가 혼합까지 이어지는 개념 지도를 정리해 짚어본다.
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AI 에이전트 함수 호출과 MCP 작동 원리 정리, 도구 오용과 보안 위험까지 짚어보기
AI 에이전트 속에 요정은 없다. NDC 코펜하겐 강연을 토대로 함수 호출의 실제 흐름과 RAG 토큰 절감 기법, 모델이 도구를 잘못 고르거나 결과를 맹신하는 문제, 그리고 MCP의 정확한 정의를 정리했다.
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RAG 원리 완전 정리: 임베딩과 벡터 검색으로 LLM 환각을 줄이는 검색 증강 생성 구조
대형 언어 모델은 자기가 무엇을 아는지 모른 채 그럴듯한 다음 단어를 고른다. 검색으로 근거를 붙여 이 문제를 푸는 RAG의 구조를 임베딩과 벡터 검색부터 리랭킹까지 정리했다.
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pgvector로 포스트그레스에서 벡터 검색 구현하기: 임베딩 저장, HNSW 색인, 코사인 거리 검색까지
pgvector 확장을 쓰면 전용 벡터 데이터베이스 없이 포스트그레스 안에서 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 할 수 있다. 닷넷 애플리케이션으로 의미 기반 검색을 만드는 과정을 스키마 설계부터 단계별로 정리했다.
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RAG 검색 단계 구현 가이드: Top-K 설정과 벡터 검색으로 문서 기반 챗봇 만들기
RAG 챗봇의 검색 단계를 코드로 따라간다. Top-K 값이 정확도와 비용에 미치는 영향부터 질문 임베딩과 코사인 유사도 검색, 프롬프트 구성, 로컬 LLM 연동과 시연 결과까지 차례로 짚어 정리했다.
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LLM 면접 질문 30선 정리, 토큰·RAG·LoRA·양자화·가드레일 핵심 답변 가이드
생성형 AI 면접에서 반복해 나오는 30개 질문을 토큰과 임베딩 같은 기초부터 검색 증강 생성, LoRA, 양자화, 가드레일까지 단계별로 정리했다. 답을 암기하기보다 개념이 실제 시스템에서 어떻게 쓰이는지 설명하는 힘이 관건이다.
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시맨틱 검색과 추천 시스템 만드는 법: 임베딩, 벡터 DB, 하이브리드 검색 완전 정리
키워드 검색은 '러닝화'를 찾을 때 '조깅 스니커즈'를 놓친다. 임베딩과 벡터 데이터베이스로 의미 기반 검색과 추천을 만드는 세 단계 구조를, 색인 시간과 질의 지연, 정확도 실측치와 함께 정리했다.
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에이전틱 RAG란 무엇인가 — 계획·검색·검증·생성으로 이어지는 4단계 구조 정리
한 번 검색해 답하고 끝나는 기존 RAG와 달리 에이전틱 RAG는 계획·검색·검증·생성 에이전트가 나눠 일한다. 업무 절차를 자동화한 독일 은행 도입 사례와 함께 전체 구조, 두 가지 구현 방식, 활용 분야를 정리했다.
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2026년 AI 엔지니어 되는 법: 코딩 에이전트 대신 시스템 설계 판단력을 기르는 학습 로드맵
Towards AI 공동창업자가 제시한 2026년 AI 엔지니어 학습 로드맵. 앱을 만들어주는 코딩 에이전트가 아니라 언제 RAG를 쓰고 언제 쓰지 말지 판단하는 능력이 왜 몸값을 가른다고 보는지 정리했다.
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검색 AI 연구 두 갈래 — 하드 네거티브 배치 구성 HOBIT와 다중 문서 협력 검색 색인
마이크로소프트 리서치 인도 학술 서밋의 검색 세션 발표 두 편을 정리했다. 학습 배치를 어려운 오답으로 채우는 HOBIT와, 여러 문서가 협력해 하나의 질문을 함께 덮도록 집합 단위로 문서를 고르는 다중 벡터 색인 연구를 다룬다.
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AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링 실전 가이드: 시스템 프롬프트 조율부터 메모리 관리까지
AI 에이전트가 실제 제품에서 무너지는 원인은 모델이 아니라 컨텍스트 설계다. 컨텍스트를 유한 자원으로 다루는 관점과 시스템 프롬프트 조율, 부정 예시 대신 긍정 예시, 대화 기록 관리 같은 실전 원칙을 정리했다.
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AI 에이전트 환각 대응법: 데이터 연결·도구 기반 추론·범위 제한·사람 검토 네 가지 설계 원칙
AI 에이전트는 도구로 사실을 확인해 환각을 줄이지만, 직접 행동까지 하기 때문에 틀렸을 때 피해는 오히려 더 커진다. IBM 테크놀로지가 환각이 사라지지 않는 세 가지 이유와 이를 통제하는 네 가지 설계 원칙을 설명한다.
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벡터 DB 없는 RAG 대안, LLM 위키로 유튜브 자막 지식베이스 만들기와 자동 적재까지
임베딩과 벡터 DB 없이 마크다운 문서와 규칙서 하나로 유튜브 자막 지식베이스를 만드는 과정을 정리했다. 질문에 답의 근거가 된 영상 구간까지 함께 돌려주는 구조와 매일 자동 적재 흐름을 살펴본다.
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텍스트 임베딩 완전 정리 — 코사인 유사도부터 RAG 파이프라인, 실무에서 흔한 5가지 실수까지
임베딩은 문장을 숫자 좌표로 바꿔 의미를 기하학으로 다루게 해 줍니다. 코사인 유사도와 벡터 산술의 원리, 임베딩 모델 선택 기준, 청킹과 정규화 등 실무에서 반복되는 다섯 가지 실수까지 정리했습니다.
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RAG를 MCP로 연결하기, 벡터 DB GUI와 클로드 데스크톱·커서 연동 실전 정리
랭체인 코드를 직접 짜지 않고 GUI로 벡터 데이터베이스를 만든 뒤, 이를 MCP 서버로 감싸 클로드 데스크톱과 커서에서 문서 검색은 물론 대화 결과 저장까지 활용하는 방법을 설치부터 연동까지 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 구조 정리: 리콜·리테인과 Mem0·Honcho 엔진 비교 실험
대화창을 새로 열면 사용자를 잊는 AI를 어떻게 기억하게 만들까. 리콜과 리테인이라는 두 단계, 메모리의 네 가지 층위, 그리고 벡터 검색 기반 메모리 엔진 네 가지를 나란히 비교한 실험을 정리했다.
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AI 환각(할루시네이션) 원인과 해결법: RAG·자기검증·교차검증으로 거짓 답변 줄이는 법
AI가 사실이 아닌 내용을 자신 있게 말하는 환각 현상은 왜 생길까. 다음 단어 예측이라는 설계 목표와 평가 방식의 함정부터 RAG·자기검증 같은 해결책, 그리고 이용자가 지켜야 할 교차 검증 습관까지 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링과 DSPy 실습 정리 — 맥락 오염, 평가 설계, 도구 호출과 RAG까지
컨텍스트 엔지니어링이 무엇인지부터 맥락 오염 문제, DSPy로 다단계 흐름을 짜는 법, 관측과 평가를 붙이는 방법, 도구 호출과 검색·메모리를 결합하는 과정까지 82분짜리 실습 강의를 한 편으로 정리했다.
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RAG 인덱싱 실습 정리: 임베딩 모델 차원과 FAISS·크로마·큐드런트 벡터DB 비교
RAG 문서 인덱싱의 마지막 단계인 저장을 다룬 강의다. 오픈AI와 로컬 임베딩의 차원 차이, FAISS·크로마·큐드런트 세 저장소의 성격과 한계, 유사도 검색과 메타데이터 필터링 사용법을 실습으로 하나씩 짚는다.
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MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가: 클로드 데스크톱 설정법과 실제 활용 사례 정리
AI 앱과 외부 도구를 잇는 표준 규격 MCP가 무엇인지, 클로드 데스크톱 설정 파일을 어떻게 고쳐 서버를 붙이는지, 그리고 깃허브·데이터베이스·RAG·웹검색을 연결한 실제 활용 사례는 무엇인지 정리했다.
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임베딩·대조학습·시맨틱 검색과 RAG까지, 스탠퍼드 CS229 표현학습 강의 핵심 정리
스탠퍼드 CS229 강의가 이미지와 텍스트를 벡터로 바꾸는 임베딩 학습 원리를 설명한다. 라벨 없이 배우는 대조학습, 어려운 음성 쌍 찾기, 벡터 검색과 RAG까지 강의의 핵심 흐름을 차례로 정리했다.
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RAG 파이프라인 실전 공개: HyDE로 질의를 보강해 검색 정확도를 끌어올린 사례
RAG가 실무에서 흔들리는 이유를 청킹·임베딩 모델·재순위 등 선택지로 짚고, 대화형 AI 스타트업이 HyDE로 질의를 보강해 원하는 기억을 찾아낸 과정을 정리했다. 질의와 문서의 구조 차이가 검색을 어떻게 망치는지도 함께 확인한다.
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RAG 동작 원리 완전 정리: 지식베이스, 청킹, 임베딩, 벡터 검색까지 단계별 해설
검색 증강 생성(RAG)이 내부에서 실제로 무슨 일을 하는지 지식베이스 구축과 텍스트 전처리, 청킹, 임베딩, 유사도 검색, 응답 생성까지 단계별로 나눠 살펴보고 각 단계에서 흔히 부딪히는 문제도 함께 짚는다.
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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 쉽게 이해하기 — LLM이 직접 행동하게 만드는 구조와 활용처
MCP는 대형 언어모델이 말만 하는 대신 외부 서버의 기능을 직접 호출하게 만드는 규격이다. 검색 최적화, 검색 증강 생성, 애플리케이션 통합이라는 세 갈래 활용처와 권한 위임이라는 남은 과제를 정리했다.
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AI 엔지니어링 기초 정리: 프롬프트·RAG·워크플로·에이전트, 언제 무엇을 쓸까
AI 엔지니어링 워크숍 강연 요약. 언어모델의 구조와 한계부터 프롬프트·컨텍스트 캐싱·RAG·워크플로·에이전트로 올라가는 단계별 선택 기준, 메모리 관리와 평가 체계, 보안 가드레일까지 실무 관점으로 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란: 기업 AI가 파일럿에서 멈추는 이유와 데이터 기반 구축법
버나드 마와 엘라스틱의 마시모 멜로가 컨텍스트 엔지니어링을 주제로 나눈 대담. 모델을 낡은 워크플로에 얹으면 왜 더 자신 있게 틀린 답이 나오는지, 에이전트 시대에 무엇을 먼저 갖춰야 하는지 정리했다.
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OKF 지식베이스 만드는 방법: 유튜브 채널 자막을 AI 에이전트가 검색하는 위키로 바꾸기
영상 200편을 다 보지 않고 질문 하나로 답을 얻는 방법이 있다. 유튜브 채널을 개방형 지식 포맷(OKF) 기반 지식베이스로 바꾸는 파이프라인과, 흩어진 개념을 하나로 묶는 정규화 단계의 어려움을 정리했다.
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PaddleOCR-VL 문서 파싱 리뷰: 0.9B 모델로 표·수식·읽는 순서까지 마크다운 변환
RAG를 하려면 표와 차트가 섞인 문서를 먼저 텍스트로 만들어야 한다. 0.9B 파라미터로 문서 파싱 최고 점수를 기록한 PaddleOCR-VL의 구조와 한국어 공문서 실측 결과를 정리했다.
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AI 용어 정리 30가지: 토큰·컨텍스트 윈도우·RAG·임베딩·에이전트·MCP 한눈에 보기
LLM과 파라미터, 토큰과 컨텍스트 윈도우, 프롬프트 인젝션과 가드레일, RAG와 임베딩, 평가와 골든 데이터셋, 에이전트와 MCP, 파인튜닝까지 의사결정에 필요한 AI 용어 30개를 정의와 예시로 정리했다.
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LLM 컨텍스트 압축 기법 총정리 — 긴 프롬프트가 오히려 성능을 떨어뜨리는 이유
긴 프롬프트를 넣을수록 모델이 더 똑똑해질 것 같지만 실제로는 반대다. 컨텍스트 로트가 왜 생기는지, 그리고 2026년 AI 엔지니어들이 실제로 쓰는 11가지 컨텍스트 압축 기법과 적용 순서를 정리했다.
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RAG는 죽었나? 사내 문서 검색이 실패하는 이유와 청킹·긴 컨텍스트·요약 검색 해결책
사내 문서를 붙였는데도 AI가 엉뚱한 답을 내놓는 원인은 문서를 잘게 자르는 순간 앞뒤 맥락이 사라지기 때문이다. 긴 컨텍스트 활용, 조각 맥락 태깅, 요약본 검색 등 큰 비용 없이 쓸 수 있는 현실적인 대안을 정리했다.
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재귀 언어 모델(RLM)이란: 컨텍스트 부패를 넘어 1천만 토큰을 처리하는 구조와 한계
긴 문서를 넣을수록 AI 성능이 떨어지는 컨텍스트 부패 문제를, 맥락을 입력이 아니라 코드로 탐색하는 환경으로 바꿔 푸는 재귀 언어 모델을 정리했다. 45만 토큰 문서를 코드로 나눠 작은 모델에 맡기는 방식과 벤치마크 결과를 짚었다.
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AI 에이전트 보안: 세분화 권한(FGA)과 관계 기반 접근제어로 RAG 유출 막기
AI 에이전트가 사내 문서를 무차별로 읽지 않게 하려면 역할이 아니라 관계 기반의 세분화된 권한이 필요하다. NDC 시드니 강연을 토대로 RAG 사전 필터링과 도구 호출 권한 설계를 정리하고, 권한 없는 에이전트가 어떤 사고를 내는지 짚는다.
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AI 에이전트란 무엇인가? LLM과 AI 워크플로우의 차이를 3단계로 쉽게 정리했다
코딩을 몰라도 이해할 수 있도록 LLM과 AI 워크플로우, AI 에이전트를 3단계로 나눠 설명한 영상을 정리했다. RAG와 리액트(ReAct) 같은 용어의 실제 의미와, 워크플로우와 에이전트를 가르는 결정적 기준을 짚는다.
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RAG 청킹 전략 정리: 오버랩 재귀 분할과 시맨틱 청킹, 법령·표 문서 처리 방법까지
RAG 답변이 엉뚱해지는 원인은 검색 성능보다 문서를 자르는 방식에 있다. 오버랩을 둔 재귀 분할, 표와 법령처럼 구조가 있는 문서의 처리 방법, 시맨틱 청킹의 장단점과 한계까지 실무 관점에서 정리했다.
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RAG란 무엇인가: 검색 증강 생성으로 LLM의 최신 정보 부재와 출처 문제 해결하기
LLM은 학습 시점 이후의 정보를 모르고 답변의 출처도 대지 못한다. 벡터 데이터베이스를 먼저 검색해 그 결과를 답변에 결합하는 RAG가 이 두 가지 문제를 어떻게 푸는지 생활 속 예시로 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 개념 정리 — LLM·워크플로우·에이전트를 가르는 기준은 의사결정권
LLM부터 AI 워크플로우, AI 에이전트까지 헷갈리는 개념을 세 단계로 정리했다. 셋을 가르는 기준이 왜 의사결정권인지, RAG는 어디에 속하는지, ReAct라는 이름은 어디서 왔는지 비전공자 눈높이로 짚는다.
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RAG 뜻과 원리 완전 정리: 환각·기억 부재·토큰 제한을 넘는 검색 증강 생성 파이프라인
LLM이 가진 환각, 기억하지 못하는 구조, 토큰 제한이라는 세 가지 한계에서 출발해 RAG가 왜 등장했는지 짚고, 검색·증강·생성 세 단계와 벡터DB 기반 답변 파이프라인을 강의 내용을 근거로 쉽게 정리했다.
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하이브리드 검색이란: 키워드 검색과 벡터 검색을 합치는 이유 (구글 AlloyDB 데모)
키워드 검색은 데이터에 없는 단어를 못 찾고, 벡터 검색은 브랜드명이나 번호처럼 의미 없는 값에 약하다. 구글 클라우드가 AlloyDB 데모로 보여준 하이브리드 검색의 원리와 실무 장벽을 정리했다.
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AI 장기 메모리 정리: supermemory·Mem0·Zep·Memori로 보는 에이전트 기억 설계
AI가 지난 대화를 잊지 않게 만드는 장기 메모리 기술을 정리했다. supermemory·Mem0·Zep의 Graphiti·Memori가 기억을 저장하고 꺼내는 방식과 실습, 설계 시 고민해야 할 지점을 함께 다룬다.
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AI 에이전트 활용 사례 10가지 — 목표·플래너·메모리·실행기·행동 5단계로 읽는 작동 구조
IBM이 AI 에이전트가 실제로 투입된 현장 열 곳을 정리했다. 농업 관개와 블로그 작성, 지진 대응을 예로 목표에서 행동까지 이어지는 공통 구조를 짚고, 금융과 의료 등 나머지 일곱 분야도 빠르게 훑는다.
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검색(Retrieval)은 추론 시대에도 필요한가, 마이크로소프트 리서치 패널이 짚은 RAG의 미래
링크 10개를 클릭하는 대신 챗봇에게 묻는 시대, 검색 기술은 사라질까. 마이크로소프트 리서치와 인도 공대 연구자들이 검색과 추론의 경계, 압축의 한계, 출처 표시 문제를 두고 벌인 토론을 정리했다.
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금융권 AI 도입 현실: 망분리·AI기본법 3대 규제와 RAG·에이전트 대응 전략
삼성SDS가 공개한 금융 AI 좌담에서 전문가들이 망분리, 개인정보보호법, AI 기본법이라는 3대 규제와 그 속에서 은행이 실제로 쓰고 있는 RAG·출처 표시·에이전트 기술을 짚었다. 규제 방식이 규칙에서 원칙으로 바뀌는 흐름도 함께 다룬다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 이력서 통과 로드맵과 3가지 포트폴리오 프로젝트
AI 엔지니어 채용에서 포트폴리오가 몇 초 만에 걸러지는 네 가지 이유와, 세 층위 역량·실전 프로젝트 3개·이력서/깃허브/면접 전략까지 정리한 현실 로드맵.
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컨텍스트 로트 논문 분석: 긴 컨텍스트 LLM 성능 저하와 컨텍스트 엔지니어링
Chroma 연구진의 '컨텍스트 로트' 논문은 입력이 길어질수록 LLM 성능이 일관되게 유지되지 않음을 보인다. 방해 문구·유사도·문맥 셔플 실험으로 '무엇을 컨텍스트에 넣는가'가 왜 중요한지 짚는다.
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GRAG 논문 리뷰: 그래프 검색 증강 생성이 기존 RAG의 맥락 소실과 환각을 줄이는 원리
에모리대 연구진이 내놓은 GRAG는 텍스트 조각만 긁어오는 기존 RAG의 한계를 지적한다. 부분 그래프 추출과 부드러운 가지치기, 텍스트·그래프 이중 입력으로 환각을 줄인 원리와 실험 수치를 알기 쉽게 정리했다.
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임베딩 기반 검색의 이론적 한계: 사인랭크가 말하는 벡터 차원의 벽과 RAG 실무 시사점
벡터 임베딩 검색에는 차원 수에 따른 이론적 한계가 있다는 논문을 해설한다. 사인랭크로 유도한 임계 차원과 실험 결과, 이 한계가 실제 RAG 시스템 설계에 어떤 의미인지, 그리고 임베딩이 유독 약한 질의 유형은 무엇인지 짚어본다.
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컨텍스트 엔지니어링 완전 정리: RAG 검색에서 모델이 직접 탐색하는 방식으로의 전환
RAG로 문맥을 넣어주던 방식이 모델이 직접 파일을 뒤지고 스스로를 재귀 호출하는 방식으로 옮겨가고 있다. 문맥 창에 딱딱한 한계가 생기는 이유부터 컨텍스트 로트, 재귀 언어 모델의 작동 방식까지 정리했다.
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토큰·컨텍스트 윈도우·RAG란? LLM 개발 기본 개념 쉽게 이해하기
구글 클라우드 개발자들이 토큰, 생성형 AI, RAG, 컨텍스트 윈도우, 토큰 맥싱 같은 LLM 핵심 용어를 대화로 풀어 설명한다. AI로 코딩하기 전 알아둘 기본기를 정리했다.
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AI Evals 기초 정리 — 태스크·평가 데이터·채점기 3단계
생성형 AI의 품질을 체계적으로 측정하는 'Evals'의 기본 구조를 태스크 정의, 평가 데이터 수집, 채점기 설계 세 단계로 나눠 설명하고 LLM·RAG·코딩 에이전트 예시를 든다.
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LLM 활용 기술 4가지 — 프리앰블·RAG·추론 모델·AI 에이전트 쉽게 이해하기
루이스 세라노가 대형 언어 모델을 '희미한 전조등과 거대한 백미러를 가진 자동차'에 비유해, 프리앰블·RAG·추론 모델·AI 에이전트라는 네 가지 활용 기술과 역할을 나눈 멀티 에이전트 구조까지 쉽게 풀어 설명한다.
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GraphRAG 실전 정리: 레이크하우스 데이터를 그래프로 묶어 AI 에이전트 맥락 만들기
AI Engineer 워크숍에서 잭 블루멘펠드가 벡터 검색·텍스트투SQL만으로는 놓치는 질문들을 그래프의 세 가지 '맥락 모양'으로 푸는 법을 설명한다. 지식 그래프로 에이전트를 접지시키는 실전 관점.
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AI 에이전트 메모리 쉽게 이해하기: 컨텍스트 창과 장기 기억은 무엇이 어떻게 다른가
AI 모델은 어제 있었던 일을 저절로 기억하지 않는다. 컨텍스트와 메모리의 차이, RAG·요약·프로필 방식이 가진 한계, 그리고 에이전트의 기억이 저장과 활용이 이어지는 순환 구조인 이유를 정리했다.
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LLM 파인튜닝 vs RAG vs LoRA, 지금도 파인튜닝이 필요한 경우는 언제인가
법률 AI와 블룸버그GPT 사례로 본 파인튜닝의 현재. 긴 컨텍스트와 추론 모델이 격차를 좁힌 이유, RAG·컨텍스트 엔지니어링·에이전트 스킬을 먼저 쓰고 파인튜닝은 마지막에 꺼내라는 IBM의 판단 순서를 정리했다.
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AI 엔지니어 6개월 로드맵 — 파이썬 기초부터 RAG·에이전트·프로덕션까지
모델 API 호출은 일부일 뿐이다. 파이썬·소프트웨어 기초, RAG, 에이전트, 평가·안전, 프로덕션 엔지니어링, 플래그십 프로젝트로 이어지는 6개월 AI 엔지니어 학습 로드맵을 정리했다.
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AI 에이전트 완전정리: LLM 호출·워크플로·RAG·멀티에이전트의 차이
AI 에이전트가 처음부터 끝까지 어떻게 작동하는지 쉬운 말로 정리한다. LLM 호출·워크플로·에이전트의 구분, 도구·메모리·RAG·오케스트레이션, 멀티에이전트를 언제 쓰는지, 비용과 보안까지 로컬 LLM 데모와 함께 다룬다.
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AI 에이전트 스킬(Skills): 온디맨드 로딩으로 전문 지식 주입하기
범용 LLM의 한계를 넘어, 지시·예제·모범 사례를 담은 스킬을 필요할 때만 불러와 에이전트를 특정 작업 전문가로 만드는 원리를 KodeKloud가 설명한다.
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AI 에이전트란? 도구 호출·컨텍스트·루프로 이해하는 작동 원리와 4가지 구축 방법
AI 에이전트는 도구를 사용할 수 있고 목표를 달성할 때까지 스스로 반복 실행되는 언어 모델이다. 도구 호출·컨텍스트 윈도우·메모리·RAG·에이전트 루프라는 핵심 구성 요소와 노코드부터 풀코드까지 4단계 구축 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 시스템 설계 입문: 모델 라우팅·툴·메모리·오케스트레이션·평가
AI 에이전트는 챗봇에 LLM을 씌운 것이 아니라 프로덕션 소프트웨어 시스템이다. 모델 라우팅부터 툴·메모리·오케스트레이션·평가·보안까지 설계 핵심을 정리했다.
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복잡하고 서로 모순된 문서·벡터 데이터베이스에서 RAG가 실패하는 이유와 실무 해결책 3가지
IBM Technology가 서로 모순되는 문서들이 섞인 환경에서 RAG가 왜 틀린 답을 내는지 설명하고, 문서 관리·질문 명확화·데이터 이해라는 세 가지 실무 해법으로 신뢰할 만한 답을 얻는 방법을 제시한다.
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AI 에이전트란? RAG·MCP·평가까지 랭체인 팀이 답한 핵심 개념 정리
에이전트, RAG, MCP, 환각, 메모리, 휴먼 인 더 루프, 평가(evals)까지—AI 에이전트를 처음 접하는 사람을 위한 기본 개념을 문답 형식으로 정리했다.
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RAG 한계와 지식 그래프: AI 소설 창작 앱으로 배우는 검색증강생성 개선 전략
한 마이크로소프트 MVP가 오픈소스 AI 소설 창작 앱을 만들며 겪은 시행착오를 통해, 임베딩·코사인 유사도 기반 RAG(검색증강생성)의 한계와 이를 지식 그래프·도구 호출로 보완하는 방법을 단계별로 정리했다.
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RAG란 무엇인가: 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 리랭크, 벡터 데이터베이스 원리 정리
언어 모델이 모르는 사실을 검색으로 보완하는 RAG의 원리를, 키워드·시맨틱 검색의 장단점과 임베딩·하이브리드 검색·리랭크·벡터 데이터베이스까지 쉬운 비유로 설명한다.
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인코더 전용 트랜스포머(BERT)와 RAG 원리: 문맥 인식 임베딩 쉽게 이해하기
BERT로 대표되는 인코더 전용 트랜스포머의 작동 원리를 워드 임베딩·위치 인코딩·셀프 어텐션 세 축으로 풀이하고, 이렇게 만든 문맥 인식 임베딩이 어떻게 RAG와 문서 검색·분류의 기반이 되는지 쉽게 설명합니다.
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LLM 에이전트 확장의 함정 '의미 맹점'과 계층 트리로 푼 데이터센터 AI 설계
50만 개 센서 이름을 그대로 LLM에 넘기면 왜 무너지는가. Phaidra 엔지니어들이 겪은 '의미 맹점' 문제와, 계층 트리·플래너 LLM·결정론적 리졸버로 비용을 일정하게 유지한 실전 해법을 정리했다.
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소프트웨어 엔지니어에서 AI 엔지니어로: 채워야 할 기술 격차 정리
AI 엔지니어 업무의 약 80%는 결국 일반 소프트웨어 엔지니어링이다. 기존 개발자가 처음부터 다시 시작하지 않고 AI '레이어'만 얹어 전환하려면 무엇을 배워야 하는지 6단계로 정리했다.
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AI 에이전트 환각 방지 5가지 코드 기법 — 토큰 절약과 정확도 개선 실전 패턴
AI 에이전트의 환각과 토큰 낭비를 줄이는 다섯 가지 코드 기법을 정리했다. 시맨틱 도구 선택, GraphRAG, 다중 에이전트 검증, 뉴로-심볼릭 가드, 런타임 스티어링을 적용 전후로 비교하며 실전 프로덕션 패턴까지 짚는다.
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에이전틱 스토리지 개념과 MCP — 상태 없는 LLM에 영속 메모리를 주는 저장 계층
상태 없는 LLM과 읽기 전용 RAG의 한계를 넘기 위한 에이전틱 스토리지 개념을 정리했다. MCP로 오브젝트·블록·NAS를 통일된 저장 인터페이스로 묶고, 불변 버전 관리·샌드박싱·의도 검증으로 에이전트 쓰기의 안전을 확보한다.
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AI 에이전트로 회사 지식 관리: 100인 공장이 만든 36개 에이전트 브레인 OS 사례
데이터 과학팀도 GPU도 없는 인도의 100인 열성형 기계 공장이 사내 데이터만으로 36개 AI 에이전트를 구축해 영업 전 과정을 자동화한 과정을 정리했다. 모델 학습 없이 검색·메모리·야간 정리로 회사의 지식을 지켰다.
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에이전틱 AI 아키텍처 정리: 에이전트 루프, 메모리, 임베딩, 벡터DB, RAG, 멀티에이전트
챗봇과 다른 에이전틱 AI 시스템의 구조를 목표·추론·계획·도구·메모리 계층으로 나눠 설명하고, 생각-계획-실행-관찰-성찰의 에이전트 루프와 임베딩·벡터DB·RAG, 단일 대 멀티에이전트의 차이를 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가 — AI 환각과 낡은 지식을 해결하는 4단계 작동 원리
RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 기억에만 의존하지 않고 외부 문서를 먼저 찾아본 뒤 답을 만드는 기법이다. 환각과 지식의 정지 문제, 그리고 청킹·임베딩·검색·생성의 4단계를 쉽게 정리했다.
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Qdrant 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장하기: RAG 실습과 도커 설정 가이드
RAG 파이프라인에서 문서 임베딩을 어디에 저장할까? 이 실습 영상은 오픈소스 벡터 데이터베이스 Qdrant를 도커로 띄우고, 컬렉션·포인트·페이로드 구조로 768차원 임베딩과 원문을 저장하는 과정을 코드와 함께 보여 준다.
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LLM 에이전트 개념 쉽게 이해하기: 메모리·계획·행동 모듈과 RAG의 결정적 차이
LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 중심에 두고 메모리·계획·행동 모듈로 환경과 상호작용하는 시스템이다. 이 영상은 '엎질러진 것 치우기' 예시로 단순 LLM, RAG를 붙인 LLM, 그리고 에이전트가 계획을 세우는 방식이 어떻게 다른지 설명한다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 LLM이 답하기 전에 외부 지식에서 관련 정보를 먼저 검색하게 하는 기법이다. 환각의 원인, 검색·증강·생성 3단계, 임베딩·벡터DB·코사인 유사도까지 쉽게 정리한다.
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그래프 RAG 완전 이해 - 지식 그래프, Cypher 쿼리, 벡터 RAG와의 차이
LLM으로 지식 그래프를 만들고 Cypher로 질의하는 그래프 RAG의 원리와 구축 과정, 그리고 벡터 RAG와의 차이를 IBM 기술 강의를 바탕으로 정리했다.
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MongoDB 벡터 검색과 자동 임베딩(autoEmbed): 키워드 검색과 무엇이 다를까
MongoDB의 autoEmbed 인덱스는 콘텐츠를 넣기만 하면 Voyage AI로 임베딩을 자동 생성한다. 키워드 검색과 벡터 검색의 차이, 임베딩의 원리, LLM 에이전트 메모리에서 벡터 검색이 중요한 이유를 정리했다.
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LLM 위키와 에이전트 메모리 — 랭체인 웨비나로 본 지식 관리의 미래
랭체인이 크로마·도수와 함께 'LLM 위키'와 에이전트 메모리를 논의했다. 위키를 캐시이자 인덱스로 보는 관점, 사람 개입, 유지·관리의 어려움과 ROI 측정까지 정리했다.
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LLM 실무 가이드: 환각·RAG·SLM을 운영 시스템으로 다루는 법
5년 차 AI 개발자가 데모가 아닌 실제 운영 관점에서 LLM을 이야기합니다. RAG의 한계, 환각 대응, SLM과 파인튜닝, 데이터 정합성과 운영의 중요성을 정리했습니다.
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RAG 심화 가이드: 청킹 전략, 벡터DB 선택, RAGAS 평가, 에이전틱 RAG 정리
검색 증강 생성(RAG)의 성패를 가르는 청킹 전략과 벡터 데이터베이스 선택, RAGAS 평가법, HyDE·GraphRAG·에이전틱 RAG 같은 고급 기법, 그리고 파인튜닝과의 차이를 실전 관점에서 정리한다.
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RAG 기술 문서 처리: 질의 분해로 인용 정확도 높이기 (OpenFOAM 사례)
수식과 표가 가득한 OpenFOAM 매뉴얼을 다루는 RAG 파이프라인 논문 해설. 질의 분해·파싱·청킹·임베딩으로 인용 정확도를 높였지만 검색 재현율이 14% 미만에 그친 한계까지 짚는다.
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마이크로소프트 SQL 2026 업데이트 정리: 임베딩·RAG·Copilot·MCP 서버
마이크로소프트가 2026년 SQL Server·Azure SQL·Fabric 업데이트를 정리했다. AI 임베딩과 RAG 지원, SQL MCP 서버, Copilot 통합, 보안 강화가 핵심으로 꼽힌다.
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데이터 사이언티스트→AI 엔지니어 전환 로드맵: 6단계 실전 가이드
데이터 사이언스·ML 경력자가 AI 엔지니어로 전환하는 6단계 로드맵. 소프트웨어 공학 격차 메우기, LLM·에이전트·RAG, 프로덕션 백엔드, 평가(EVALS)와 관측성까지 순서대로 정리한다.
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프로덕션 AI 에이전트 아키텍처: 마크다운 지식베이스가 확장되지 않는 이유
개인용 AI 에이전트는 마크다운 지식베이스로 충분하지만, 여러 사용자에게 배포하는 프로덕션에서는 데이터베이스 위에 컨텍스트 검색과 에이전트 메모리 층이 필요하다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 파이썬부터 배포까지 6단계 로드맵
10년 경력의 AI 개발자가 지금 처음부터 시작한다면 따를 학습 경로를 공개했다. 파이썬 기초, 시스템 설계, 백엔드·컨테이너화, RAG, 모니터링·평가, 배포까지 실무에서 돈을 버는 기술만 6단계로 정리했다.
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AI 엔지니어링 책 요약: 파운데이션 모델·RAG·에이전트·파인튜닝 총정리
칩 후옌의 800쪽 책 'AI 엔지니어링'을 한 편으로 압축했다. 파운데이션 모델의 원리, 평가와 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, RAG와 에이전트, 파인튜닝, 데이터셋 설계, 추론 최적화, 전체 아키텍처까지 이 분야의 지도를 그린다.
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AI 에이전트 검색 능력 개선 — 지식 격차와 믹스브레드의 검색 에이전트
LLM 추론은 기하급수적으로 좋아졌지만 검색은 더디게 발전해 '지식 격차'가 생겼다. 벤치마크로 이 격차를 확인하고, 에이전트에게 자연어 검색과 올바른 도구 선택을 가르친 믹스브레드의 접근을 정리했다.
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마이크로소프트 파운드리 AI 에이전트 구축·배포 실전 튜토리얼
로컬에서는 되던 AI 에이전트가 운영 환경에서 무너지는 이유와, 마이크로소프트 파운드리로 문서 검색·도구 연결·배포까지 한 플랫폼에서 처리하는 과정을 정리했다.
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RAG 완벽 이해: 벡터 임베딩·청킹·재순위·쿼리 재작성·에이전틱 RAG의 원리
검색 증강 생성(RAG)의 작동 원리를 실무 관점에서 정리했다. 토큰과 벡터 임베딩, 벡터 DB와 청킹, 재순위와 쿼리 재작성, MCP와의 차이, 그래프·에이전틱 RAG, 환각 대응까지 핵심 개념을 한눈에 살펴본다.
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RAG(검색증강생성) 완전 정리: 임베딩·벡터DB·유사도 검색으로 보는 동작 원리
ChatGPT가 내 PDF와 사내 문서에서 답하는 비결인 RAG를 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 검색, 관련 청크 추출까지 단계별로 풀어낸 입문 해설.
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노코드 RAG 앱 만들기 — 벡터 임베딩으로 내 데이터에 질문하는 법
코드를 거의 쓰지 않고 노드 기반 노코드 툴로 RAG(검색 증강 생성) 데이터 분석 앱을 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 벡터 임베딩, 시맨틱 검색, 벡터 스토어 저장·질의까지 개념과 실습을 함께 설명한다.
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생성형 AI 비즈니스 활용 사례 30가지: Office 코파일럿, RAG, 자율 AI 에이전트 총정리
챗GPT 이후 폭발한 생성형 AI를 실무에 적용하는 30여 가지 사례를 정리했다. Office 365 코파일럿, RAG 기반 사내 챗봇, 듀오링고·인스타카트 사례, 그리고 오토GPT·메타GPT 같은 자율 에이전트까지 다룬다.
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LLM-D 분산 추론 완벽 정리: 쿠버네티스로 LLM을 빠르고 싸게 서빙하기
오픈소스 프로젝트 LLM-D가 추론 게이트웨이와 프리필·디코드 분리로 LLM 추론을 어떻게 가속하는지, IBM이 공개한 지연·비용 개선 수치와 함께 정리했습니다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 파이썬 기초부터 RAG·에이전트까지 4단계 실전 로드맵
많은 사람이 잘못된 기술을 잘못된 순서로 배우다 시간을 낭비한다. AI 엔지니어가 실제로 하는 일과 파이썬 기초부터 LLM 통합, RAG와 에이전트, 취업까지 이어지는 4단계 학습 로드맵을 정리했다.
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LLM 활용 가이드 2026: 작동 원리부터 파인튜닝·RAG까지 한눈에
거대 언어모델이 어떻게 작동하고 무엇에 쓸모가 있는지, 토큰화·어텐션부터 파인튜닝과 지식그래프·RAG까지 2026년 관점에서 정리한 입문 안내다.
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벡터 검색과 RAG 원리 완벽 이해: 임베딩과 코사인 유사도로 관련 문서를 찾아 답변 만들기
언어 모델은 수많은 문서 중 질문과 관련된 부분을 어떻게 찾을까? 컴퓨터파일 영상이 문장을 임베딩해 벡터 공간에 배치하고 코사인 유사도로 의미가 가까운 문서를 검색해 RAG로 답변을 만드는 과정을 예제로 설명한다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 프롬프트·데이터·도구·메모리 네 요소로 이해하는 구조
정의만으로는 감이 안 오는 AI 에이전트를, 이메일을 스스로 읽고 답장하는 시스템을 단계별로 만들며 설명한다. 프롬프트·데이터(RAG)·도구·메모리라는 네 요소로 에이전트의 정체를 쉽고 명확하게 풀어낸다.
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AI 에이전트 작동 원리 완벽 해부: 감지·사고·행동 3단계와 지식베이스·RAG·피드백 루프
AI 에이전트가 정보를 받아들여 판단하고 행동으로 옮기는 과정을 감지·사고·행동 세 단계로 나눠 해부한다. 지식베이스와 RAG, 정책, 강화학습, 피드백 루프까지 여행 예약 사례로 쉽게 풀어 설명한다.
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RAG 챗봇 만들기: Gemini·LangChain·ChromaDB로 PDF 문서 질의응답 구축하기
500쪽 사내 문서를 업로드하면 질문에 답하는 RAG 챗봇을, 라이브러리에 의존하지 않고 청킹·임베딩·ChromaDB·Gemini 파이프라인으로 한 줄씩 직접 구현하는 방법을 정리했다.
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노코드 AI 에이전트 입문: 툴하우스로 리서치·이메일 자동화 봇 만들기
WorldofAI가 소개한 초보용 AI 에이전트 제작 튜토리얼. 노코드 플랫폼 툴하우스에서 음성·대시보드·CLI로 매일 LLM 리서치 후 이메일을 보내는 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리한다.
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구글 생성형 AI 리더 자격증 핵심 정리 — 프롬프트 기법·토큰·그라운딩·RAG·Gemma까지 시험 대비 요약
구글 클라우드 생성형 AI 리더(Generative AI Leader) 자격증 대비 강의의 핵심을 정리했습니다. 프롬프트 기법, 토큰과 연산 비용, 그라운딩과 RAG, Gemma와 Gemini의 차이, 에이전트 활용까지 시험에 나오는 개념을 짚습니다.
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RAG 검색증강생성 실습 가이드: 임베딩과 프롬프트 앞의 프롬프트로 병원 챗봇 만드는 3단계
검색증강생성(RAG)이 실제로 어떻게 동작하는지 코드 예시로 풀어봅니다. 패스스루 프롬프트, 지시 추가, 임베딩 기반 문서 검색까지 3단계로 병원 챗봇을 만드는 과정을 예제와 함께 차근차근 정리했습니다.
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RAG 전략 11가지 완전정리 — 리랭킹·에이전틱·지식그래프·청킹까지
RAG를 최적화할 때 쓸 수 있는 11가지 전략(리랭킹, 에이전틱 RAG, 지식그래프, 문맥 검색, 청킹 등)의 원리와 장단점, 그리고 3~5개를 조합하는 실전 팁을 정리했습니다.
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RAG(검색 증강 생성) 완벽 가이드: 원리와 아키텍처, 실무 10가지 패턴 총정리
대규모 언어모델에 회사 문서와 데이터를 연결하는 RAG(검색 증강 생성)의 작동 원리를 처음부터 짚고, 청킹·임베딩·벡터DB 구성과 현업에서 실제 쓰이는 10가지 RAG 아키텍처 패턴을 한눈에 정리했다.
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데이터 사이언티스트에서 AI 엔지니어 되기: LLM·RAG·에이전트 6개월 학습 로드맵 정리
컨설턴트 데이터 사이언티스트 Anas Riad가 자신이 실제 진행 중인 6개월 전환 로드맵을 공유한다. LLM 기초에서 RAG, 에이전트, 배포·모니터링까지 이어지는 월별 학습 주제와 실습 프로젝트 순서를 정리한다.
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AI 에이전트 메모리 설계: 작업·일화·의미·절차 4가지 기억을 RAG로 구현하는 법
언어 모델은 호출할 때마다 사실상 상태가 없다. 인지과학의 네 가지 기억인 작업·일화·의미·절차 기억을 RAG 기반 에이전트로 구현해, 무상태 언어 모델에 지속적 맥락과 학습 능력을 부여하는 방법을 단계별로 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초부터 고급 기법까지 총정리 — 벡터DB·청킹·쿼리 확장
freeCodeCamp 강의로 배우는 RAG의 기본 원리와 검색기·생성기 구성 요소, 나이브 RAG의 네 가지 한계, 그리고 쿼리 확장·재순위 같은 고급 기법까지 실제 예제 코드와 함께 처음부터 차근차근 정리했다.
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멀티모달 RAG 완벽 정리: 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달 세 가지 구현 방식과 장단점 비교
RAG의 기본 동작 원리부터 이미지·영상·오디오까지 함께 검색하는 멀티모달 RAG의 세 가지 구현 방식인 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달을 IBM 설명을 바탕으로 각각의 장단점과 함께 알기 쉽게 정리했습니다.
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프로덕션 AI·LLM 엔지니어링이란? 리서치를 실제 서비스로 잇는 핵심 역량 정리
논문 속 아이디어를 수백만 사용자가 쓰는 안정적 시스템으로 바꾸는 프로덕션 AI 엔지니어링의 의미를 짚고, 파인튜닝·RAG·에이전트·가드레일·관측성·배포·스케일링까지 실무가 요구하는 역량과 기술 스택을 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어 직업의 현실 — 유튜브 광고가 숨기는 진실과 정말 필요한 역량은?
약 3년 차 현직자가 말하는 프롬프트 엔지니어의 실체. 고연봉 채용은 사실상 소프트웨어 엔지니어 자리이며, 프롬프트 작성은 직업이 아니라 RAG 등 실제 업무 속에서 누구나 익혀야 할 기술이라는 점을 짚는다.
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AI 엔지니어링 입문 가이드: 파운데이션 모델로 데모를 실제 프로덕션 제품으로 만드는 전 과정 정리
칩 후옌의 책 'AI Engineering'을 길잡이 삼아, 파운데이션 모델 기반 애플리케이션을 데모에서 프로덕션으로 끌어올리는 핵심 개념인 평가·프롬프트·RAG·에이전트·가드레일을 한 번에 정리한다.
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AI 환각(할루시네이션)이란? LLM이 헛소리하는 이유와 RAG 완화법
AI가 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 '환각' 현상은 왜 생길까. 마이크로소프트 개발자가 설명하는 거대 언어 모델의 확률적 본질과 RAG로 줄이되 없애지는 못하는 이유를 정리했다.
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생성형 AI 입문 강의 정리: LLM·프롬프트·RAG·LLMOps 한눈에
마이크로소프트의 '초보자를 위한 생성형 AI' 시리즈를 정리했다. LLM의 역사와 원리, 프롬프트 엔지니어링, 임베딩과 RAG, LLMOps와 평가 지표까지 입문자가 알아야 할 핵심을 다룬다.
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벡터 검색·RAG 튜토리얼: 임베딩으로 내 데이터를 LLM과 결합하는 법
벡터 임베딩과 시맨틱 검색의 개념부터 영화 검색, RAG 질의응답, 문서 기반 챗봇까지. 임베딩으로 내 데이터를 LLM과 연결하는 방법을 세 가지 프로젝트로 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란: AI 에이전트 성능을 좌우하는 4가지 전략
컨텍스트 엔지니어링은 매 단계 컨텍스트 창에 꼭 필요한 정보만 채우는 기술이다. 랭체인이 정리한 쓰기·선택·압축·격리 네 전략과 랭그래프 적용법을 풀어본다.
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AI 엔지니어 되는 법: 소프트웨어 기초부터 LLM옵스까지 5단계 피라미드 로드맵
AI 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어가 먼저다. 파이썬 기초(SALT)부터 OpenAI API·허깅페이스, RAG·벡터DB, 도커·클라우드 확장, LLM옵스까지 이어지는 5단계 피라미드 학습 로드맵을 단계별로 정리했다.
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2026 AI 엔지니어 연봉 가이드: 연차별 보상·기업 유형·고연봉 기술 5가지
2026년 AI 엔지니어의 연차별 연봉과 빅테크·AI 네이티브 랩·중견기업의 보상 구조, 몸값을 끌어올리는 5가지 핵심 기술, 그리고 지분과 사이닝 보너스 중심의 총보상 협상 전략까지 데이터로 짚어 정리했다.
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AI 엔지니어 파이썬 로드맵 2026: 실제 AI 프로젝트에 쓰이는 핵심만
AI가 코드를 짜 주는 시대에도 파이썬은 필요하다. 단, 전부가 아니라 모든 AI 시스템에 등장하는 부분만. 실제 프로젝트로 짚는 AI 엔지니어 파이썬 로드맵.
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생성형 AI 입문 — 트랜스포머·RAG·파인튜닝·에이전트 한 번에 이해
AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI의 관계부터 토큰화와 트랜스포머, 환각과 온도 조절, RAG와 파인튜닝, 양자화, AI 에이전트와 MCP까지 생성형 AI의 기초를 한 편에 정리했다.
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RAG 입문 가이드: 벡터 검색·임베딩부터 에이전트형 RAG까지
맥락 증강(CAG), 캐시 증강, RAG, 에이전트형 RAG의 차이와 임베딩·벡터 검색·하이브리드 검색의 원리를 한 발표로 정리한 RAG 입문 정리.
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에이전트형 RAG(Agentic RAG)로 복잡한 추천 검색 문제 해결하기
전통적 RAG로는 풀기 어려운 복잡한 자연어 검색을, 질의 이해·검색 최적화·반복 생성을 갖춘 에이전트형 RAG가 어떻게 해결하는지 AWS re:Invent 2025 발표로 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링을 넘어서는 AI 설계법
모델이 바뀔 때마다 무력해지는 프롬프트 대신, 정확한 자료와 도구를 설계하는 컨텍스트 엔지니어링이 부상하는 이유와 오프로딩·선택·압축·격리 전략을 정리했습니다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? RAG·에이전트형 RAG·그래프 RAG로 AI 성능 높이는 4대 기둥
최신 AI가 자신 있게 틀리는 이유는 추론력 부족이 아니라 적절한 컨텍스트의 부재다. IBM Technology가 설명하는 컨텍스트 엔지니어링 4대 기둥과 RAG·에이전트형 RAG·그래프 RAG·압축 기법을 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 입문: 데이터 주입·청킹·임베딩·벡터DB·검색 파이프라인
LangChain으로 배우는 RAG 크래시 코스. 환각과 비공개 데이터 문제를 RAG가 어떻게 푸는지, 데이터 주입과 검색이라는 두 파이프라인, 문서 구조·청킹·임베딩·벡터 DB·검색기까지 실습 흐름으로 정리한다.
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AI 에이전트 구축 7대 기술: 시스템 설계부터 보안·관측·제품 사고까지
데모에서만 멋진 에이전트가 아니라 프로덕션에서 살아남는 AI 에이전트를 만들려면 무엇이 필요할까. IBM이 정리한 시스템 설계·도구 설계·검색·신뢰성·보안·평가·제품 사고 7가지 역량을 소개한다.
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로컬 AI 백업 전략 - 클라우드 모델 차단에도 견디는 AI 시스템 만들기
특정 AI 모델이 차단·중단돼도 서비스가 멈추지 않도록, 클라우드 모델과 로컬 모델을 함께 쓰는 이중화 설계를 Mistral OCR과 RAG 예제로 설명한다.
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Docling으로 비정형 문서를 LLM용 데이터로: PDF·표·이미지 추출 실전
Red Hat 엔지니어가 오픈소스 도구 Docling으로 PDF·표·이미지 같은 비정형 문서를 마크다운·JSON으로 변환해 RAG와 AI 에이전트의 정확도를 높이는 방법을 설명한다.
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터보퀀트로 AI 에이전트 검색 메모리 5배 절감: KV 캐시·벡터 검색 압축 정리
임베딩을 32비트 대신 3~4비트로 저장해 검색 품질을 깨지 않고 메모리를 5배 줄이는 구글의 터보퀀트 알고리즘과, 이를 RAG·에이전트 검색에 적용하는 법을 정리했다.
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OpenAI 임베딩 쉽게 이해하기: 벡터·벡터DB·검색·Q&A 활용법
문자열을 벡터로 바꾸는 OpenAI 임베딩의 개념부터 벡터 데이터베이스, 텍스트·코드 검색, 그리고 임베딩으로 맞춤 데이터를 챗봇에 연결하는 Q&A 시스템까지 5분 분량으로 정리한다.
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하이브리드 RAG 실전: Docling·PostgreSQL·로컬 LLM으로 멀티모달 비용 줄이기
문서를 그냥 업로드하면 토큰이 새어 나간다. Docling으로 마크다운 변환 후 청킹하고, 키워드·의미 검색을 결합한 하이브리드 RAG를 프레임워크 없이 구축하는 방법을 정리했다.
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AI 시스템 설계 4단계 프레임워크: 제품 요구사항부터 평가·비용 최적화까지
MongoDB의 데이터 과학자가 건강보험 청구 심사 사례로 보여주는 AI 시스템 설계법. 바이브 코딩의 한계, 제품 요구사항·시스템 설계·평가·최적화 4단계를 정리한다.
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확장 캐시 증강 생성(CAG): 모든 문서가 중요할 때의 검색 전략 비교
오비폴드의 AI 책임자가 모든 문서가 답에 필요하고 자주 교체되는 까다로운 상황에서 단순 RAG, GraphRAG, 그리고 병렬 캐시를 쓰는 확장 CAG를 비교한다.
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n8n SecOps 워크플로: AI 자동화 공격에 맞서는 사이버 방어 시스템 구축
AI가 공격을 자동화하는 시대, n8n으로 SecOps 워크플로를 만드는 법. 과거 사고·플레이북·위협 인텔리전스를 RAG로 결합하고 사람이 최종 결정을 내리는 구조를 다룬다.
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RAG vs 에이전트형 AI: IBM이 설명하는 LLM 데이터 연결 원리
에이전트형 AI와 RAG의 차이와 관계를 IBM 전문가가 풀어낸다. 인지·추론·행동 루프, 벡터 검색 2단계, 토큰을 많이 넣을수록 정확도가 떨어지는 함정, 하이브리드 검색까지 정리했다.
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AI 에이전트가 결과로부터 학습하지 못하는 이유와 유틸리티 점수 해법
AI 에이전트 실패의 73%는 생성이 아니라 정적인 검색(retrieval)에서 비롯된다. 평가 신호를 검색에 반영하는 '유틸리티 점수'와 런타임 학습 개념을 소개한다.
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AI 에이전트 도구 과부하 문제와 시맨틱 라우팅 해결법
모든 도구 명세를 매 요청에 넣는 '뚱뚱한 에이전트'는 도구가 늘수록 정확도가 13%까지 떨어진다. 시맨틱 라우팅과 적시 컨텍스트 주입으로 토큰을 99% 줄이는 방법을 정리했다.
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RAG 쉽게 이해하기: 작동 원리와 7가지 아키텍처 정리
RAG는 AI가 답하기 직전 외부 데이터베이스에서 맥락을 검색해 활용하는 기법이다. 오픈북 시험 비유로 작동 원리와 네 가지 이점, 데이터 처리 과정, 일곱 가지 아키텍처를 정리했다.
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AI 모델 학습법 정리: 사전학습·파인튜닝·RAG 차이와 활용법
AI 모델을 만드는 핵심 학습법인 사전학습, 파인튜닝, RAG의 목적과 절차, 그리고 각 방식이 언제 유용한지를 쉽게 정리했습니다.
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벡터DB·임베딩 쉽게 이해하기: 벡터와 유사도 검색의 원리
벡터와 임베딩, 벡터DB가 무엇인지 손글씨·단어 예시로 쉽게 풀어내고, 왜 유사도 기반 검색에 벡터DB가 쓰이는지 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·유사도·RAG의 원리
키워드가 아닌 의미로 검색하는 벡터 데이터베이스의 개념을 임베딩, 코사인 유사도, RAG까지 비유로 쉽게 풀어, AI의 기억력 문제를 어떻게 해결하는지 설명한다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기 - 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스
LLM의 환각과 지식 단절 문제를 해결하는 RAG의 원리를, 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스를 통한 검색·증강 과정으로 알기 쉽게 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 완전 정복: 임베딩·청킹·하이브리드 검색·리랭커까지
RAG가 무엇이고 왜 필요한지부터 임베딩, 청킹, 벡터 DB, 하이브리드 검색, 리랭커, 컨텍스추얼 리트리벌까지 실무 관점에서 정리했습니다. 'RAG는 죽었다'는 주장의 진짜 맥락도 함께 짚습니다.
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딥 에이전트 빌더: 자연어로 만드는 노코드 AI 에이전트 빌더 데모
AI를 몰라도 말로 설명하면 에이전트가 만들어진다. 7단계 자동 구축, RAG 챗봇, 멀티 에이전트, 백그라운드 작업, 로컬 파일을 다루는 데스크톱 앱까지 딥 에이전트 빌더의 기능을 정리했다.
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에이전틱 AI 기술 해부: 단일 에이전트 아키텍처와 다중 에이전트 협업 프로토콜
LLM에 자율성·목표·행동 능력을 더한 에이전틱 AI의 구조를 단일 에이전트(ReAct·RAG·함수 호출·오케스트레이션)부터 다중 에이전트 협업과 MCP·A2A 프로토콜, 그리고 보안 과제까지 짚는다.
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RAG 동작 원리 쉽게 이해하기: 문서 로드·청크 분할·임베딩·벡터 검색
RAG는 왜 쓸까? 일반 챗봇과 비교해 참고 정보를 주는 검색 증강 생성의 원리를, 문서 로드·텍스트 분할·임베딩·벡터 저장·유사도 검색의 전처리 단계로 차근차근 풀어낸다.
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랭체인(LangChain) 입문: AI 에이전트·챗봇을 쉽게 만드는 프레임워크
랭체인은 LLM·메모리·벡터DB·RAG 같은 요소를 미리 만들어진 컴포넌트로 묶어, AI 에이전트와 챗봇을 적은 코드로 구축하도록 돕는 추상화 계층입니다. 핵심 개념을 정리했습니다.
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RAG 검색증강생성 완벽 이해: 프로즌 RAG부터 RAG 2.0까지
언어모델에 외부 검색기를 연결하는 RAG의 원리와 한계, 그리고 검색기·생성기를 함께 학습하는 RAG 2.0 방향까지 스탠퍼드 강의를 한국어로 정리했다.
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GraphRAG란? 벡터DB와 그래프DB의 차이와 하이브리드 검색 활용법
AWS가 설명하는 벡터 검색과 그래프 검색의 차이, 그리고 둘을 결합한 GraphRAG가 의미는 비슷하지 않지만 연결된 정보를 어떻게 찾아 맥락의 공백을 메우는지 정리했다.
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프로덕션 RAG 완전정복: 랭체인·벡터DB로 실패 모드 해결과 스케일링
문서 10개에서는 되던 RAG가 1만 개에서 무너지는 이유를 짚고, 랭체인과 벡터 데이터베이스로 다섯 가지 실패 모드를 해결하며 비용·품질을 최적화하고 에이전틱·그래프·멀티모달까지 다루는 프로덕션 RAG 강의를 정리했다.
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벡터 데이터베이스 원리: 임베딩·유사도 검색과 RAG 쉽게 이해하기
전통적 SQL과 달리 데이터를 벡터로 표현해 유사한 항목을 찾아내는 벡터 데이터베이스의 작동 원리와 임베딩, 인덱싱, 거리 측정, 그리고 생성형 AI의 RAG와의 연결을 정리합니다.
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RAG 검색 증강 생성 입문: 벡터 데이터베이스와 임베딩으로 LLM 환각 줄이기
RAG는 LLM이 학습 데이터 대신 외부 문서를 검색해 답하게 만드는 기술이다. 임베딩, 벡터 데이터베이스, 시맨틱 검색의 작동 원리와 실습 파이프라인을 정리했다.
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벡터 데이터베이스와 LLM 활용법: 기억·RAG·유사도 검색 핵심 정리
대규모 언어모델이 벡터 데이터베이스를 쓰는 세 가지 대표 사례와, 관계형 DB로는 왜 한계가 있는지, 유사도 검색·인덱싱 등 벡터 DB의 핵심 기능을 쉽게 풀어 설명합니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? 임베딩과 벡터 데이터베이스로 나만의 챗봇 만드는 원리
ChatGPT에 내 데이터를 연결해 답변하게 하는 RAG의 동작 원리를, 문서 분할·임베딩·벡터 데이터베이스·프롬프트라는 네 가지 구성요소로 쉽게 풀어 설명합니다.
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RAG란 무엇인가 - 검색 증강 생성으로 AI 환각을 줄이는 원리
언어 모델은 학습이 끝나면 사고가 멈춰 환각·정보 노후화·개인 데이터 미접근 문제를 겪습니다. RAG가 답변 전에 관련 자료를 찾아 이를 어떻게 해결하는지 쉽게 풀어봅니다.
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OpenRAG란? 비용·정확도 때문에 RAG가 여전히 필요한 이유 (IBM 오픈소스)
맥락 창이 커져도 RAG는 비용·성능·정확도 면에서 여전히 유효하다. IBM이 공개한 오픈소스 OpenRAG가 Docling·OpenSearch·Langflow로 에이전트형 RAG를 빠르게 구축하는 방법을 정리했다.
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Ollama 완전 정리 — 로컬에서 LLM 실행하기, 비용 절감과 데이터 보안까지
Ollama로 클라우드 없이 내 컴퓨터에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법을 정리했습니다. 단일 명령어로 모델을 내려받아 추론 서버를 띄우고, 비용 절감과 데이터 보안, 개발 활용까지 IBM이 설명합니다.
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RAG 완전 정복: 임베딩·벡터 DB·청킹으로 내 PDF와 대화하는 AI 만들기
거대언어모델이 모르는 내 문서를 읽고 정확히 답하게 하는 RAG의 원리를 임베딩·벡터 데이터베이스·청킹으로 풀어내고, PDF와 대화하는 앱을 만드는 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 정리: 작업 메모리·단기 메모리·장기 메모리의 차이와 구현
구글 클라우드가 설명하는 AI 에이전트의 메모리. 작업 메모리, 단기 메모리, 장기 메모리의 차이와 구현 방법, 멀티 에이전트의 기억 공유와 데이터 프라이버시까지 정리했다.
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에이전트형 RAG 직접 구현 — 순수 파이썬과 도구 3개로 사내 데이터 검색하기
프레임워크 없이 파이썬만으로 에이전트형 RAG를 만드는 방법을 단계별로 설명한다. 파일 목록·검색·읽기 세 도구와 반복 루프, 그리고 운영 환경 적용 팁까지 정리했다.
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고급 RAG 기법 — 메타데이터·가상 질문·리랭킹으로 LLM 답변 품질 높이기
기본 RAG의 한계를 넘어서기 위한 전처리·검색·후처리 단계별 고급 기법을 정리했습니다. 메타데이터 필터링, 가상 질문 생성, 리랭킹, 다중 LLM 호출 등으로 컨텍스트 품질을 높이는 방법을 소개합니다.
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Langflow RAG 챗봇 만들기 — 코드 없이 PDF 기반 LLM 앱 구축 가이드
비주얼 도구 Langflow로 코드 없이 RAG 챗봇을 만드는 과정. PDF를 벡터 DB에 임베딩하고, 프롬프트·채팅 메모리·LLM을 연결해 문서 기반 응답을 구현하는 방법을 단계별로 정리했다.
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RAG 완벽 정리: 검색증강생성 작동 원리와 최신 메타
환각으로 실무에 쓰기 어려운 LLM을, 외부 문서를 검색해 보강하는 RAG로 실용화하는 원리를 정리한다. 인덱싱·검색·생성 3단계부터 그래프 RAG·리랭킹 등 최신 기법까지 다룬다.
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Amazon Bedrock 입문 가이드: 프롬프트·도구·RAG·가드레일·에이전트
AWS Bedrock으로 인프라 관리 없이 생성형 AI를 앱에 넣는 법을 단계별로 정리했다. Converse API와 토큰, 도구 사용, 지식 베이스 기반 RAG, 가드레일, 그리고 Strands SDK로 에이전트를 만드는 전 과정을 다룬다.
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스탠퍼드 CS230 강의: 프롬프트·RAG·에이전트 워크플로 총정리
스탠퍼드 CS230 8강 “Beyond LLM”을 정리했다. 기본 모델의 한계부터 프롬프트 기법, 파인튜닝 회피, RAG, 에이전트 워크플로와 MCP·평가까지 실무 관점으로 풀어낸다.
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풀스택 GenAI 4시간 빌드 — FastAPI·React·Supabase로 문서 코파일럿
프런트엔드부터 백엔드·DB·인제스트·RAG 파이프라인·배포까지, 실제 AI 개발 회사의 작업 방식 그대로 4시간 동안 문서 코파일럿을 만드는 풀스택 GenAI 실전 빌드를 정리했다.
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하이브리드 RAG 검색 완전 정복 — BM25·임베딩·RRF·리랭커 직접 구현
키워드 검색 BM25와 밀집 임베딩을 RRF로 합치고 리랭커를 더해, 벡터 DB 없이도 NDCG로 평가 가능한 프로덕션급 하이브리드 RAG 검색을 처음부터 구현하는 과정을 정리했다.
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벡터 데이터베이스와 RAG로 AI 교사 만들기 — ChatGPT 응답 품질을 높이는 방법
값비싼 조교 대신 LLM으로 학생 질문에 답하려던 개발자가 응답 품질 문제를 벡터 데이터베이스와 RAG로 해결한 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG 완전 정복: 벡터 데이터베이스·청킹·평가 지표·에이전틱 RAG 기초
검색 증강 생성(RAG)이 LLM의 한계를 어떻게 보완하는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 문서 청킹 전략, 검색 품질 평가 지표, 그리고 CAG·에이전틱 RAG 같은 최신 개념까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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벡터 데이터베이스 완벽 이해 — 임베딩·의미 검색·RAG의 작동 원리
키워드가 아닌 '의미'로 검색하는 벡터 데이터베이스의 원리와 RAG에서의 역할, 그리고 ChromaDB·Qdrant·Pinecone 등 도구 선택 기준을 쉽게 풀어냈다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 파이썬으로 환각 줄이는 AI 구축법 완전 정리
AI가 자신 있게 틀린 답을 내는 환각 문제를 RAG로 해결하는 방법. 검색기·생성기·벡터DB의 작동 원리와 질의응답·요약·대화 시스템 구현까지 파이썬으로 단계별 정리했다.
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로컬 AI 에이전트 구축: Ollama·LangChain·ChromaDB로 RAG 구현하기
OpenAI 계정 없이 내 컴퓨터에서 완전히 로컬로 동작하는 AI 에이전트를 Ollama, LangChain, ChromaDB로 만드는 과정을 RAG 검색 흐름과 함께 정리했다.
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RAG 완전정복: 인덱싱·검색·쿼리변환·라우팅까지 검색증강생성 핵심 정리
랭체인 엔지니어가 가르치는 RAG(검색 증강 생성) 무료 강의 요약. 인덱싱·검색·생성의 기본부터 멀티쿼리, RAG 퓨전, 라우팅, 멀티표현 인덱싱, 라이브러리 기법까지 단계별로 정리했다.
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RAG 직접 구현 튜토리얼 — 로컬 GPU에서 검색 증강 생성 파이프라인 만들기
랭체인 같은 프레임워크 없이 파이썬과 파이토치만으로 RAG 파이프라인을 처음부터 만든다. 문서 임베딩과 검색·답변 두 단계로 나눠 로컬 GPU에서 동작 원리를 짚는다.
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임베딩 벡터DB RAG MCP 완전정리: 현대 AI 시스템의 작동 원리와 구조
임베딩, 벡터 데이터베이스, 에이전트 오케스트레이션, RAG, MCP가 어떻게 하나의 시스템으로 맞물리는지 정리한다. AI 인프라의 소유권과 자체 호스팅 문제까지 짚는다.
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RAG(검색 증강 생성) 쉽게 이해하기 - AI 환각을 줄이는 그라운딩 원리
언론사·플랫폼이 AI 기업에 데이터를 파는 이유부터, 검색 증강 생성(RAG)이 어떻게 AI 답변을 실제 데이터에 근거하게 만드는지, 그리고 시맨틱 캐시까지 핵심 원리를 쉽게 정리했다.
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벡터 임베딩과 시맨틱 검색 원리: FAISS·문장 트랜스포머로 보는 의미 기반 검색
키워드가 아니라 '의미'로 검색하는 시맨틱 검색의 작동 방식을 벡터 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 개념과 FAISS 실습 흐름으로 풀어 설명한다.
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LLM 파인튜닝 쉽게 이해하기: LoRA·QLoRA와 RAG 차이
전이학습 비유로 시작해 파인튜닝과 RAG의 차이, 전체·PEFT 파인튜닝, LoRA와 QLoRA(양자화)의 원리, Unsloth로 라마 모델을 실제로 미세조정하는 흐름까지 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·시맨틱 검색 원리
수많은 AI 스타트업이 의존하는 벡터 데이터베이스의 원리를, 임베딩과 시맨틱 검색, 코사인 유사도, 인덱싱 기법을 통해 일반 독자도 이해할 수 있게 정리했습니다.
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AI 에이전트 메모리 설계 입문: 단기·장기·작업 기억과 망각 메커니즘
AI 에이전트를 믿을 수 있고 유능하게 만드는 핵심은 '메모리'다. 단기·장기·페르소나·워크플로 기억의 종류와 메모리 관리 과정, 그리고 RAG와의 관계를 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 vs RAG vs 파인튜닝: 차이와 사용 시점 정리
생성형 AI 앱을 만들 때 자주 헷갈리는 세 기법을 로봇 비유로 쉽게 정리했다. 각 방식의 작동 원리와 비용, 그리고 어떤 상황에 무엇을 골라야 하는지 짚는다.
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LLM 파인튜닝 단계별 가이드 — 내 문체 학습시키기, RAG와의 차이
파인튜닝은 AI에게 지식이 아니라 ‘행동’을 가르치는 일이다. 트위터·유튜브 대본을 학습 데이터로 만들어 내 말투를 따라 하는 모델을 만드는 과정을, JSONL 변환부터 에폭·비용까지 단계별로 정리했다.
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RAG 3단계 구축 가이드: watsonx flows로 설치·인증·데이터 배포까지
대규모로 RAG를 운영하려면 벡터 DB·임베딩·인증 API가 필요합니다. IBM이 설치, 인증, 데이터 업로드·배포의 3단계로 기업용 RAG를 세우는 방법과 할루시네이션 지표·가드레일 자동화를 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 답변 품질을 높이는 데이터 흐름과 활용법
검색 증강 생성(RAG)이 무엇이고 왜 쓰는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용한 4단계 데이터 흐름과 성능 개선 팁까지 한눈에 정리한다.
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벡터 데이터베이스 원리: 임베딩·차원·유사도 점수·청크 겹침
SQL이 정확한 키워드 일치를 요구한다면, 벡터 데이터베이스는 단어의 의미로 검색한다. 임베딩, 차원, 유사도 점수, 청크 겹침이라는 핵심 개념과 LLM과 짝을 이뤄 인기를 끄는 이유를 사내 핸드북 예시로 풀어낸다.
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RAG 입문 총정리 — 검색증강생성, 임베딩·벡터DB·청킹과 프로덕션 운영
AI에 사전 지식이 없어도 이해할 수 있게 RAG(검색 증강 생성)를 시각적으로 풀어낸 입문 강의 정리. 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 벡터DB, 청킹부터 캐싱·모니터링 등 프로덕션 운영까지 다룹니다.
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2026 AI 흐름 정리: 생성형 AI·RAG·에이전트 AI·LLM 게이트웨이·가드레일
머신러닝에서 생성형 AI, RAG, MCP를 거쳐 에이전트 AI로 이어지는 흐름과, 2026년 핵심 과제로 떠오른 AI 보안·거버넌스·LLM 게이트웨이를 쉽게 정리했습니다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 최신 AI가 더 똑똑해 보이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 모델이 답하기 전에 관련 정보를 먼저 검색해 그 맥락으로 답을 생성하는 방식이다. ChatGPT 웹 검색, Claude PDF, Perplexity 출처가 모두 RAG의 사례다.
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벡터 데이터베이스와 RAG 쉽게 이해하기 — 회사 데이터로 AI 환각 없애는 법
ChatGPT가 회사 정보를 지어내는 환각 문제를, 벡터 데이터베이스와 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를 비유로 쉽게 풀고, 4단계 동작 방식과 도입 효과까지 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성이란 무엇인가 — LLM 환각·내부데이터 한계 해결법
RAG는 LLM을 재학습하지 않고도 외부 지식베이스를 참조해 답을 만든다. 환각과 최신성 한계가 왜 생기는지, 데이터 주입·검색 두 파이프라인이 어떻게 이를 보완하는지 정리했다.
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LLM vs AI 워크플로 vs AI 에이전트 차이 — 비전공자용 쉬운 정리
ChatGPT 같은 LLM부터 워크플로, 그리고 스스로 추론·행동하는 AI 에이전트까지의 차이를 음식 추천 예시로 단계별로 풀어내고, RAG와 ReAct 같은 용어도 쉽게 정리했습니다.
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허깅페이스 Pipeline — 감성분석·요약·QA·제로샷 분류 10줄로 구현
API 비용도 벤더 종속도 없이, 허깅페이스 pipeline 함수 한 줄로 감성분석·요약·질의응답·제로샷 분류를 구현하는 방법. 로컬에서 돌리는 무료 AI 입문 가이드.
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카파시의 LLM 위키 만들기: RAG 한계를 넘는 AI 지식 베이스 구축 실전 가이드 완전 정리
질문할 때마다 문서를 처음부터 다시 뒤지는 RAG의 한계를, AI가 자료를 읽고 정리·연결해 누적하는 위키 방식으로 푸는 안드레이 카파시의 아이디어와 옵시디언·클로드 코드 실전 구축 단계를 정리했습니다.
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RAG 작동 원리 심층 해설: 임베딩·코사인 유사도·문장BERT·벡터DB·HNSW까지 완전 해부
검색 증강 생성(RAG)의 전체 파이프라인을 단계별로 해부한다. 임베딩과 코사인 유사도, 문장 BERT의 샴 네트워크, 벡터 DB의 HNSW 탐색까지 각 구성 요소의 작동 원리를 깊이 있게 다룬다.
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AI 활용 5단계 ADAPT 프레임워크 — 인정·탐색·집중·문제해결·오케스트레이션과 4대 용어
AI 3개사를 운영하는 바이바브 시신티가 제시하는 ADAPT 5단계. AI 저항자에서 오케스트레이터로 가는 길, 94%가 멈추는 지점, 시스템 프롬프트·RAG·MCP·파인튜닝 핵심 용어를 정리했다.
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RAG AI 에이전트 만들기 — n8n·Supabase로 코드 없이 구축하는 법
RAG(검색 증강 생성)의 개념부터 벡터 데이터베이스, 노코드 도구 n8n과 Supabase로 코드 한 줄 없이 RAG 파이프라인과 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리한다. 메모리 연결과 확장 방법까지 다룬다.
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에이전트 AI 완전 가이드 2026: LLM·트랜스포머·RAG부터 모델과 에이전트 차이까지
AI 전문가 아이쉬와리아 스리니바산이 LLM의 토큰 예측 원리부터 트랜스포머와 어텐션, 컨텍스트 엔지니어링, RAG, 추론 모델, 그리고 모델과 에이전트의 결정적 차이까지 AI 에이전트의 작동 원리를 단계별 사다리로 풀어 설명한다.
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RAG(검색증강생성)란? 내 콘텐츠로 답하는 LLM 아키텍처 쉽게 이해하기
검색증강생성(RAG)은 대규모 언어모델이 내 회사 문서·웹사이트 같은 자체 콘텐츠로 답하게 만드는 솔루션 패턴이다. '프롬프트 앞의 프롬프트', 청크 분할, 벡터 임베딩과 벡터 DB 검색까지 원리를 정리했다.
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RAG 완전정리: 작동 원리·오해·구성요소·패턴 10가지
검색 증강 생성(RAG)을 오픈북 시험에 빗대 설명하고, 흔한 두 가지 오해와 청킹·임베딩·벡터DB 구성요소, 그리고 2026년 알아둘 RAG 패턴 10가지를 정리했다.
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RAG 쉽게 이해하기 — 검색 증강 생성으로 LLM 환각을 줄이는 원리
컴퓨터파일이 설명하는 검색 증강 생성(RAG)의 원리. 질문에 실제 데이터를 결합해 LLM에 함께 읽히는 방식으로, 출처 제시와 환각 감소가 어떻게 가능한지 예제와 함께 정리했다.
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RAG vs 파인튜닝 차이와 선택 기준 – IBM Technology 해설
LLM의 한계를 보완하는 두 기법, RAG와 파인튜닝. 외부 정보 검색과 모델 가중치 학습의 차이, 데이터 성격에 따른 선택 기준, 그리고 둘을 결합하는 전략을 정리했다.
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RAG 검색 정확도를 끌어올리는 리랭킹 입문: 크로스 인코더와 2단계 검색 활용법 정리
RAG의 검색 단계에 리랭킹을 더해 정확도를 높이는 방법을 30문항 실측과 함께 정리했다. 벡터 검색의 한계, 크로스 인코더 원리, 2단계 검색, 그리고 지연·비용 트레이드오프까지 쉽고 자세히 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성)란? LLM 환각 줄이는 작동 원리와 벡터 검색 정리
대규모 언어 모델은 왜 틀린 답을 그럴듯하게 지어낼까. 검색 증강 생성(RAG)이 벡터 데이터베이스와 의미 검색으로 최신·정확한 맥락을 LLM에 더해 환각을 줄이는 원리를 단계별로 풀어 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초: 검색·증강·생성 3단계와 청킹·임베딩 전략
방대한 사내 문서를 AI 비서가 정확히 답하게 하려면 RAG가 필요하다. 검색·증강·생성 3단계와 시맨틱 검색, 청킹·임베딩·검색 전략을 예제로 풀어 설명한다.
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에이전틱 RAG 쉽게 이해하기 — LLM이 데이터 출처를 스스로 고르는 RAG 진화형
RAG에 에이전트를 더한 '에이전틱 RAG'의 작동 원리를 IBM 설명으로 풀이한다. LLM이 질문 맥락을 해석해 여러 벡터DB 중 알맞은 출처를 고르고, 무관한 질문은 실패 안전장치로 보낸다.
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에이전틱 AI 쉬운 설명: 워크플로우와 에이전트의 차이, 실제 사례로 이해하기
RAG 챗봇, 툴 연동 챗봇, 그리고 에이전틱 AI의 차이를 HR 비서 예시로 단계별로 설명한다. 목표 지향 계획, 다단계 추론, 자율 행동이라는 에이전틱 AI의 핵심 특징을 실제 사례와 함께 정리했다.
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RAG(검색증강생성)란? 벡터 데이터베이스와 LLM이 협업해 정확한 답을 만드는 법
IBM 전문가들이 사서와 기자 비유로 RAG의 작동 원리를 설명한다. 사용자 질문이 벡터 데이터베이스를 거쳐 LLM으로 들어가는 흐름과, 환각을 줄이기 위한 데이터 거버넌스의 중요성을 정리했다.
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RAG의 진화: 키워드 검색·시맨틱 검색에서 에이전틱 RAG까지 한눈에 정리
단순 키워드 검색에서 시맨틱 검색, RAG, 그리고 스스로 판단하는 에이전틱 RAG까지. AI가 정보를 찾는 방식이 어떻게 발전해 왔는지 단계별로 풀어 설명합니다.
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AI 엔지니어 취업을 가르는 포트폴리오 전략: 기술보다 실제 문제 해결을 증명하는 법
주니어에서 시니어 AI 엔지니어로 성장한 멘토가 취업을 가르는 포트폴리오 전략을 공개한다. 화려한 멀티 에이전트보다 실제 문제를 풀고 끝까지 설명할 수 있는 프로젝트가 면접에서 이긴다는 원칙을 사례로 풀어낸다.
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AI 파인튜닝 입문 가이드: 프롬프트·RAG와 무엇이 다른가, LoRA·GPU 선택까지
자기 채널 자막으로 오픈소스 모델을 파인튜닝해 '자기 말투'를 입힌 엔지니어가, 파인튜닝이 프롬프트·RAG와 어떻게 다른지, LoRA 원리와 데이터 준비·GPU 선택까지 5단계 파이프라인으로 솔직하게 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 선택 가이드: 리더보드부터 Ollama 로컬 실행·RAG까지
IBM 개발자가 상용 모델과 Llama·Mistral 같은 오픈소스 모델을 비교·평가하는 법을 정리했다. 리더보드 3종 활용과 Ollama로 모델을 로컬 실행해 RAG·코딩까지 검증하는 과정을 담았다.
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LLM 파인튜닝이란? RAG와의 차이, LoRA·QLoRA까지 쉽게 정리
전이 학습 비유로 풀어보는 LLM 파인튜닝의 개념과, RAG와의 비용·품질 차이, 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 전체 파인튜닝과 LoRA·QLoRA의 차이를 codebasics 영상으로 설명합니다.
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벡터 데이터베이스 완전정리: 임베딩·시맨틱 검색·ANN 인덱싱·RAG의 기반
사진·텍스트·음성 같은 비정형 데이터를 숫자 벡터로 바꿔 '의미'로 검색하는 벡터 데이터베이스의 원리를 IBM의 설명으로 쉽게 풀어봅니다. 임베딩, ANN 인덱싱, RAG까지.
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RAG vs 롱 컨텍스트 — LLM에 데이터 주입, 어떤 방식이 정답일까
백만 토큰 시대에 RAG는 여전히 필요할까요? 롱 컨텍스트와 RAG의 장단점을 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 IBM의 설명으로 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이 — AI 에이전트를 위한 메모리·상태·RAG·도구 설계
IBM이 여행 예약 에이전트 사례로 설명하는 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이. 메모리·상태 관리·RAG·도구까지 에이전트형 AI 설계의 핵심을 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 방법 4가지 — RAG, 생각의 사슬(CoT), ReAct, 방향성 자극 프롬프팅(DSP) 정리
IBM이 설명하는 프롬프트 엔지니어링 4가지 기법. RAG로 도메인 지식에 근거를 두고 생각의 사슬·ReAct·DSP를 조합해 거대 언어모델의 환각을 줄이는 법을 소개합니다.
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AI 에이전트 완전 입문 — 챗봇·LLM과의 차이, ReAct 루프, RAG, 워크플로 비교
질문에 답만 하는 챗봇과 달리 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트의 정의, 추론·행동·관찰로 이어지는 ReAct 루프, RAG, 워크플로와의 차이, 활용 사례와 주의점을 정리했다.
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AI 에이전트란? LLM과의 차이부터 작동 원리·위험성까지 초보자 완벽 가이드
AI 에이전트는 명령에 답하는 것을 넘어 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 도구를 사용해 작업을 수행한다. LLM과의 차이, 계획·도구·기억·실행이라는 작동 원리, 자율성이 주는 위험까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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RAG vs 파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링: LLM 성능 개선법 비교
대규모 언어 모델의 답변을 개선하는 세 가지 방법인 RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링의 작동 원리와 장단점, 함께 쓰는 법을 정리했습니다.
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AI 엔지니어링 핵심 개념 — LLM·벡터DB·RAG·AI 에이전트로 보는 학습 로드맵
AI 엔지니어링의 목표는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들어 프로덕션에 올리는 것이다. LLM, 벡터 데이터베이스, RAG, AI 에이전트 등 반드시 알아야 할 핵심 개념을 정리했다.
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AI 학습법과 환각 줄이기: RAG·에이전트·평가(eval)에 대한 현장 엔지니어의 조언
환각을 줄이는 문제 정의법, 95% 조직이 성과를 못 내는 이유(평가의 중요성), 'RAG는 죽었다'는 클릭베이트의 허상, 그리고 개발자를 위한 단계별 AI 학습 경로를 가우라브 센의 팟캐스트에서 정리했습니다.
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AI 핵심 용어 20가지 정리: LLM·토큰화·어텐션부터 RAG·MCP·양자화까지
LLM, 토큰화, 벡터, 어텐션, 자기지도 학습, 트랜스포머, 미세 조정, RAG, 벡터 DB, MCP, 강화학습, 추론 모델, 소형 언어 모델, 양자화까지 — AI 엔지니어가 꼭 알아야 할 핵심 용어 20가지를 한 번에 정리한다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 전체 과정: 메모리·RAG·멀티에이전트 정리
메모리 기반 대화 에이전트, RAG 지원 에이전트, 멀티 에이전트 오케스트레이터를 파이썬으로 직접 만드는 과정과, 운영 환경에 필요한 7가지 요건을 정리했다.
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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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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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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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AI 용어 7가지 정리: 에이전트, RAG, MCP, MoE, ASI 쉽게 이해하기
IBM이 꼽은 핵심 AI 용어 7가지를 정리한다. 에이전트형 AI, 추론 모델, 벡터 데이터베이스, RAG, MCP, 전문가 혼합(MoE), 그리고 초지능(ASI)까지 개념을 한국어로 풀었다.
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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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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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RAG는 죽었나? 단발 벡터 검색에서 에이전틱 검색으로의 전환
터보퍼퍼의 쿠바 로굿이 'RAG는 죽었다'는 주장을 분석합니다. RAG의 진짜 의미, 에이전틱 검색의 부상, 커서와 클로드 코드 사례, 의미 검색의 성능 이득, 임베딩을 '캐시 연산'으로 보는 관점을 정리합니다.
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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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AI 에이전트란? 복합 AI 시스템·추론·도구·메모리와 ReAct 방식 정리
IBM의 설명 영상을 정리했다. 단일 모델에서 복합 AI 시스템으로의 전환, 제어 논리를 LLM에 맡기는 에이전트적 접근, 추론·행동·메모리라는 세 가지 핵심 능력, 그리고 ReAct 구성 방식과 자율성의 트레이드오프를 짚는다.
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