1️⃣ 벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 벡터(Vector) 형태로 저장하고 검색하는 데이터베이스입니다.기존 데이터베이스는 보통 이런 방식으로 데이터를 저장합니다. ID | Name | Description1 | Book | AI introduction2 | Phone| Smartphone 하지만 AI 시스템에서는 데이터를 벡터 형태로 변환하여 저장합니다. ID | Vector1 | [0.12, 0.83, 0.44, ...]2 | [0.91, 0.22, 0.31, ...] 이 벡터는 텍스트나 이미지의 **의미(Semantic Meaning)**를 표현합니다.2️⃣ 왜 벡터 DB가 필요한가?AI 시스템에서는 단순한 키워드 검색보다 **의미 기반 검색(Semant..
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..
1️⃣ 왜 AI 코딩 도구가 중요해졌을까?최근 몇 년 사이 개발 환경은 크게 변화했습니다.예전에는코드 직접 작성Stack Overflow 검색문서 참고이 방식이 대부분이었습니다.하지만 지금은 AI 코딩 도구가 개발 과정에 깊게 들어오고 있습니다.대표적인 변화는 다음과 같습니다.✔ 코드 자동 생성✔ 코드 리뷰 지원✔ 버그 분석✔ 테스트 코드 생성이 덕분에 개발자들은 반복 작업을 줄이고 더 중요한 문제 해결에 집중할 수 있습니다.2️⃣ 개발자들이 많이 사용하는 AI 코딩 도구① GitHub Copilot가장 유명한 AI 코딩 도구입니다.특징IDE 통합코드 자동완성다양한 언어 지원개발자 생산성 향상많은 개발자들이 첫 번째로 사용하는 AI 코딩 툴입니다.② Cursor최근 개발자 커뮤니티에서 빠르게 성장하고 있..