1️⃣ RAG란 무엇인가?RAG는 Retrieval Augmented Generation의 약자입니다.쉽게 말하면LLM + 기업 데이터 검색 시스템입니다.기존 AI 방식은 이렇게 동작했습니다.사용자 질문 → AI 모델 → 답변 하지만 기업 환경에서는 문제가 있습니다.최신 정보 부족사내 데이터 접근 불가환각(Hallucination) 발생그래서 등장한 것이 바로 RAG 구조입니다.사용자 질문 ↓벡터 검색 (Vector DB) ↓관련 문서 조회 ↓LLM에게 컨텍스트 제공 ↓정확한 답변 생성 2️⃣ 왜 기업들은 RAG를 선택할까?기업이 LLM을 사용할 때 가장 큰 고민은 데이터입니다.대표적인 문제는 다음과 같습니다.✔ 최신 데이터 반영LLM은 학습 이후 데이터는 알 수 없습니다.RAG는 실시간으로 데이터를 검..
1️⃣ AI 시대인데 왜 데이터 엔지니어가 더 중요할까?많은 사람들이 AI 시대라고 하면“모델 개발자”나 “AI 연구자”를 먼저 떠올립니다.하지만 실제 기업 현장은 다릅니다.AI 프로젝트의 대부분은 아래 문제에서 막힙니다.데이터가 여러 시스템에 흩어져 있음데이터 품질이 낮음실시간 데이터 파이프라인 부재운영 환경(Production) 구축 어려움그래서 최근 기업에서는AI보다 먼저 데이터 인프라를 구축하는 경우가 많습니다.2️⃣ AI 프로젝트의 80%는 데이터 문제AI 프로젝트를 진행해 본 기업들이 공통적으로 말하는 것이 있습니다.“AI 모델보다 데이터 준비가 훨씬 오래 걸린다”대표적인 작업은 다음과 같습니다.데이터 수집데이터 정제데이터 파이프라인 구축데이터 레이크/웨어하우스 구축실시간 데이터 처리이 모든 ..
Data Engineering · AI Trend2026년 AI 데이터 파이프라인 자동화트렌드 완전 분석📅 2026.03.16 ⏱ 읽기 약 8분 🎯 데이터 엔지니어 대상2026년, 데이터 파이프라인은 더 이상 "데이터를 나르는 관(pipe)"이 아닙니다. AI가 파이프라인 안에 내장되어 스스로 결정하고, 최적화하고, 자가 회복하는 시대로 진입하고 있습니다. 데이터 엔지니어라면 지금 당장 파악해야 할 핵심 변화 5가지를 실무 관점에서 정리합니다.// 목차 Table of Contents배치(Batch)의 종말? 스트리밍 퍼스트 아키텍처의 부상에이전틱 AI가 파이프라인 오케스트레이터가 된다데이터 인프라 ≡ AI 인프라: 통합 플랫폼으로의 수렴비정형 데이터 처리 파이프라인의 급부상네이티브 거버넌스와 자율 ..
1️⃣ 왜 갑자기 “온디바이스 AI”가 뜨는 걸까?지금까지 생성형 AI는 대부분 클라우드 기반이었습니다.사용자 → 서버 → 모델 추론 → 응답그런데 2026년의 흐름은 다릅니다.개인정보 보호 강화네트워크 지연(Latency) 문제비용 절감 요구실시간 반응 필요성이 네 가지가 맞물리면서 기기 안에서 직접 AI를 돌리는 구조가 급부상하고 있어요.2️⃣ 빅테크는 이미 움직이고 있다🍎 Apple – 온디바이스 중심 AI 전략Apple은 최신 iPhone과 Mac 칩셋에 AI 연산 최적화를 강화하며, 개인정보를 외부로 보내지 않는 구조를 강조하고 있습니다.🤖 Google – 경량화 모델 확산Google은 Gemini 계열 모델을 경량화하여 모바일·엣지 환경 확장을 빠르게 추진 중입니다.💻 Qualcomm –..
