metamooong 님의 블로그

RAG for LLM이 논문은 2023년에 등록된 논문으로 RAG 연구의 흐름을 체계적으로 정리하며, 최신 연구 동향과 핵심 기여를 분석한다. 해당 논문에서 다루는 point는 다음과 같다. 1. RAG의 발전 단계를 세 가지 패러다임으로 분류하고 각 단계의 특징과 한계를 분석한다.2. RAG process의 핵심요소 검색(Retrieval), 생성(Generator), 증강(Augmentation)에 대해 설명한다.3. RAG 모델의 평가 방법론과 주요 평가 지표를 설명한다.4. 현재 직면한 도전 과제와 향후 RAG의 연구 방향성을 제시한다. 1. 도입 (문제 제기 + 의의) LLM은 방대한 지식을 학습하여 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 최신 정보 부족(out-dated), 환각(hallucinati..

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)대규모 언어 모델(LLM)의 성능이 크게 향상됨에 따라 다양한 분야에서 도메인 특화 모델의 필요성이 높아졌다. 하지만 수십억 개의 파라미터를 업데이트하는 전통적인 파인튜닝은 막대한 계산 자원과 비용을 요구한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 PEFT 기법이 제안되었고, 대표적인 기법으로는 LoRA와 QLoRA가 있다. 이 글에서는 PEFT의 개념과 QLoRA의 구성 요소를 소개하고, 간단한 실습 예시를 통해 구체적으로 알아본다. 1. 개요 및 정의Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)란 기존 모델의 모든 파라미터를 조정하지 않고, 일부 핵심 파라미터만을 조정하여 효율적으로 성능을 향상시키는 방법론이다. 기존 ..

AI Agent2025년 인공지능 업계에서 가장 주목해야 할 트렌드 중 하나인 AI Agent는 단순히 대화만 가능한 챗봇을 넘어 스스로 작업을 계획하고 수행하는 인공지능이다. 이 글에서는 기존 챗봇과 AI Agent의 차이점과 함께, 주요 개념, 작동 원리, 주요 사례를 구체적으로 다루어 보려고 한다. 1. 개요 및 정의 [AI Agent]AI Agent란, 인간의 개입 없이도 복잡한 문제를 스스로 분석·판단하고, 목표 달성을 위해 필요한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 소프트웨어이다. 단순히 명령에 따라 응답하는 수준을 넘어 환경과의 상호작용을 통해 데이터를 수집하고, 그 데이터를 바탕으로 현재 상황을 판단한 후 필요한 행동을 계획한다. 특히, 지식 데이터베이스 조회, 웹 검색, 코딩 등..

RAG vs Fine-tuning최근 생성형 AI의 비즈니스 활용이 급격히 확대되면서, 기업은 특정 작업 및 요구사항에 최적화된 성능을 제공하는 AI 모델의 구축을 원하고 있다. 이를 실제 서비스에 적용하기 위한 방법으로는 RAG와 파인튜닝(Fine-tuning)이 주목받고 있다. 이번 글에서는 두 방법을 기술적 관점과 비즈니스 관점에서 비교 분석하고, 실무 적용 사례를 다루어 보려고 한다. 1. 개요RAG는 외부의 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 그 결과를 바탕으로 LLM이 응답을 생성하는 구조이다. 모델은 해당 정보를 바탕으로 보다 정확하고 근거 있는 생성을 하기 때문에 할루시네이션에 대한 대비도 가능하다. 별도의 학습 과정이 불필요 하기 때문에 상대적으로 빠르게 LLM 솔루션 구현이 ..

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 최근 AI 기술의 발전에 따라 다양한 기술들이 등장하고 있지만, 그 중에서도 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 특히 주목받고 있다. 이번 글에서는 RAG의 정의, 작동 원리, 주요 장점 및 활용 사례에 대해서 알아보려고 한다. 1. RAG의 정의 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 '검색 증강 생성'이라는 뜻으로 정보 검색과 생성 모델의 결합으로 더 나은 답변 생성, 문서 요약, 정보 추출 등을 가능하게 하는 혁신적인 접근 방식이다. 여기서 '검색'은 어딘가에서 요청된 정보를 가져오는 것을 말하며, '증강'은 원래 정보에 덧붙이거나 보태어 더 충실하게 좋아졌다는 의미이다. 이러..

AI 마케팅지난 글에서와 같이 AI 기술의 발전은 마케팅 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 정보 검색 및 생성(RAG) 기술은 기업과 고객의 소통을 혁신적으로 변화시키고 있다. 이번 글에서는 LLM 기반 홍보 콘텐츠 생성과 RAG를 활용한 상담 챗봇의 두 가지 사례를 알아보려고 한다. 1. LLM 기반 홍보 콘텐츠 생성실제 인턴 활동을 진행했던 IT 컨설팅 회사에서는 LLM을 활용하여 자사의 블로그 포스트를 자동으로 생성하는 시스템을 도입했다. 이 시스템은 사용자가 특정 키워드, 주제 그리고 홍보 대상을 입력하면 관련된 정보를 종합적으로 수집하여 독창적이고 유의미한 글을 작성한다.  또한, LLM이 최신 트렌드를 기반으로 홍보 콘텐츠를 생성하도록 하기 위해, 검색 ..

AI 마케팅AI 마케팅이란 인공지능 기술을 활용하여 마케팅 전략을 최적화하고, 고객 경험을 개선하는 방법을 말한다. 전통적인 마케팅이 주로 인간의 직관과 경험에 의존하는 반면, AI 마케팅은 데이터 분석과 알고리즘을 통해 보다 정교하고 효율적인 접근을 가능하게 한다. 이번 글에서는 AI 마케팅의 필요성과 특징, 활용 기술, 미래 전망 및 도전 과제에 대해서 알아보려고 한다. 1. 개인화 마케팅디지털 시대에 접어들면서 소비자들은 더 이상 일반적인 마케팅 메시지에 크게 반응하지 않는다. 고객들은 자신에게 맞춤화된 경험을 원하며 이는 기업에게 큰 도전 과제가 되고 있다. 개인화 마케팅은 이러한 소비자의 요구를 충족시키기 위해 등장한 개념이다. 이를 통해  고객의 행동 데이터를 분석하여 개인의 취향에 맞춘 콘텐..

LLM(Large Language Model) LLM(Large Language Model)은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습된 인공지능 언어 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 주목받고 있다. 이번 글에서는 LLM의 개요 및 발전 배경, LLM의 작동 원리, 대표적인 LLM 모델에 대해서 살펴보려고 한다.  1. LLM의 개요 및 발전 배경LLM은 사람의 언어를 이해하고 생성하는 데 뛰어난 성능을 발휘하며 최근 몇 년 간 급격히 발전해왔다. 특히 Transformer 아키텍처의 발전은 LLM의 기본 틀을 제공하였고, 이로 인해 모델들은 더 많은 데이터를 처리하고 더 복잡한 언어적 패턴을 학습할 수 있게 되었다. 2022년 11월 30일에 등장한 OpenAI의 ChatGPT는 IT 업계를 뒤흔들었으며..