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RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이란 무엇일까?최근 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)이 주목받으면서 RAG이란 용어가 많이 보인다. 그렇다면 RAG은 무엇일까? LLM의 한계GPT, Claude, Llama 같은 LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습해서 새로운 텍스트를 만들어내는 강력한 도구입니다.하지만 여기에는 몇 가지 한계가 있습니다.지식의 최신성 문제: 모델이 학습된 시점 이후의 정보는 알지 못합니다.환각 (Hallucination): 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어낼 수 있습니다.전문 지식 부족: 특정 도메인(예: 의학, 법률, 기업 내부 문서 등)의 세부 사항은 부족할 수 있습니다.즉, 모델만 단독으로 쓰기에는 신뢰성·정확성..

LLM과 Word Embedding대규모 언어 모델 (LLM) 은 어떻게 인간의 언어인 자연어를 이해할 수 있을까요? 사실 따지고 보면, LLM도 결국 컴퓨터에서 구동되는거고, 컴퓨터는 기계이기 때문에 인간의 언어를 이해하지 못합니다. 결국 인간의 언어를 학습하기 위해서는 인간의 언어를 숫자로 바꾸는 과정이 필요한거죠! 결국, LLM은 입력 문장을 먼저 토큰화(tokenization) 해서 잘게 쪼갠 뒤, 각 토큰을 임베딩(embedding) 이라는 숫자 벡터로 바꿔서 처리합니다.이 두 과정이 바로 LLM이 인간 언어를 이해하는 출발점이 되는 거죠. Word Embedding 이란? Word Embedding은 쉽게 말하면 단어 의미를 반영한 숫자 벡터로 바꿔주는 방법입니다.LLM은 이 벡터를 받아들이..

PromptBio요즘 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 가 핫하다.이게 단순히 챗봇에서만 쓰이는 게 아니라, 생명과학이나 바이오인포매틱스 연구에도 본격적으로 활용되고있다.오늘은 최근 공개된 PromptBio라는 플랫폼을 소개할 예정이다.쉽게 말하면 “AI 연구팀” 같은 개념으로, 여러 개의 AI 에이전트들이 협력해서 복잡한 생물학 데이터를 자동으로 분석해주는 시스템이다. AgentAI란 무엇일까?여기서 궁금해지는 게 에이전트 AI (AgentAI) 가 무엇일까?AgentAI는 간단히 말해서 “특정 역할을 맡아 일하는 작은 AI" 다기존의 LLM, 즉 Foundation Model (ChatGPT, LLaMA, Gemini 같은 범용 모델)은 질문 1 → 답변 1 구조로 동작한다.반면 AgentAI는..

자연어 처리 (Natureal Language Processing ; NLP) 란 무엇일까?LLM의 핵심인 Attention 메커니즘을 이해하려면 먼저 기초를 다져야 합니다.바로 자연어 처리(Natural Language Processing ; NLP) 입니다.사람이 사용하는 언어가 어떻게 컴퓨터 안에서 숫자로 바뀌고,다시 문맥을 이해하는 모델로 발전하는지 그 과정을 이해하는 게 중요하죠.자연어 처리란?자연어 처리(NLP)는 사람이 일상적으로 사용하는 언어 (자연어) 를 컴퓨터가 이해하고 다루도록 만드는 기술입니다.쉽게 말하면, 사람 ↔ 기계 간의 언어 장벽을 허무는 다리라고 볼 수 있죠. 예를 들어,우리가 “오늘 서울 날씨 어때?”라고 묻는다면컴퓨터는 이 문장에서 **“서울”, “오늘”, “날씨”**라..

서론최근 몇 년 사이 인공지능 (AI) 의 가장 큰 화두는 단연 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)입니다. ChatGPT를 시작으로 메타의 LLaMA, 구글의 Gemini, 그리고 최근 주목받은 중국의 DeepSeek까지, 모두 이 기술을 기반으로 만들어졌습니다.AI는 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 이런 시대에 중요한 것은 무작정 새로운 서비스를 따라가는 것이 아니라, 핵심 원리를 이해하고 올바른 정보를 선별하는 능력입니다. 그래서 이번 글에서는 앞서 언급한 다양한 서비스들의 공통 기반인 LLM이 무엇인지부터 차근차근 살펴보겠습니다.LLM이란 무엇인가?LLM은 말 그대로 대규모 언어 모델입니다. 수많은 텍스트 데이터를 학습해 언어의 패턴을 이해하고, 새로운 문장을 만들어..