1️⃣ RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?RAG는 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 데이터를 결합하는 기술입니다.기존 AI 모델은 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성합니다.하지만 기업 환경에서는 내부 문서나 데이터베이스 정보가 필요합니다.그래서 등장한 것이 바로 RAG 아키텍처입니다.기본 구조는 다음과 같습니다. 사용자 질문 ↓문서 검색 (Retrieval) ↓LLM 입력 ↓답변 생성 (Generation) 즉 검색 + 생성 AI를 결합한 구조입니다.2️⃣ 왜 RAG가 필요한가?LLM에는 몇 가지 한계가 있습니다.✔ 최신 정보 부족AI 모델은 학습 이후의 정보를 알 수 없습니다.✔ 기업 내부 데이터 접근 불가기업 문서나 데이터베이스는 학습 데이터에 포함되지 않습니다.✔..
1️⃣ AI Agent란 무엇인가?AI Agent는 사용자의 목표를 이해하고 스스로 작업을 수행하는 인공지능 시스템입니다.기존 AI는 단순히 질문에 답하는 방식이었습니다.예를 들어질문 → 답변프롬프트 → 결과하지만 AI Agent는 다음과 같은 방식으로 동작합니다.목표 설정 → 계획 수립 → 작업 실행 → 결과 검증즉 AI가 스스로 일을 처리하는 구조입니다.2️⃣ AI Agent의 대표적인 사례최근 다양한 AI Agent 프로젝트가 등장하고 있습니다.대표적인 예시Auto-GPTBabyAGILangChain이러한 시스템들은 AI가 스스로 작업을 분해하고 실행하도록 설계되어 있습니다.3️⃣ AI Agent는 어떻게 동작할까?AI Agent는 보통 다음과 같은 구조로 설계됩니다.1️⃣ 목표 설정 (Goal)사..
