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 AI 에이전트란 무엇인가?많은 사람들이 AI를 떠올리면 챗봇을 생각합니다.예를 들면질문 → 답변코드 요청 → 코드 생성하지만 AI 에이전트는 조금 다릅니다.AI가 목표를 받고 여러 작업을 스스로 수행하는 시스템예를 들어 목표: 경쟁사 시장 조사 보고서 작성 AI 에이전트는 다음을 수행합니다.1️⃣ 인터넷 검색2️⃣ 관련 기사 분석3️⃣ 데이터 정리4️⃣ 보고서 작성즉 단순 답변이 아니라 “작업 수행” 중심 AI입니다.2️⃣ AI 에이전트가 주목받는 이유최근 AI 산업에서는 Agentic AI라는 용어가 많이 등장합니다.이 개념은 다음과 같은 특징을 가집니다.✔ 목표 기반 실행사용자가 목표만 제시하면 AI가 작업을 나누어 수행합니다.✔ 도구 사용 능력AI는 다양한 도구를 활용합니다.예시웹 검색데이터..
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..
1) 왜 지금 “에이전틱 AI”인가?2024~2025년이 “생성형 AI를 써보는 해”였다면, 2026년은 “성과가 나는 운영 단계(Production)”로 넘어가는 해입니다. 실제로 글로벌 빅테크와 컨설팅/IT서비스 기업들이 PoC(파일럿) → 전사 확산을 전제로 한 협업·플랫폼 전략을 강화하고 있어요.여기서 핵심 키워드가 Agentic AI(에이전틱 AI) 입니다.단순히 “답변을 잘 하는 모델”이 아니라,목표를 이해하고필요한 도구/데이터를 호출하고중간 결과를 점검하며작업을 끝까지 완료하는**‘업무 수행형 AI’**에 가깝습니다.2) 챗봇 vs 에이전트: 기업에서 체감 차이가 큰 포인트 3가지(1) “대화” 중심에서 “업무” 중심으로챗봇은 질문→답변에서 끝나지만, 에이전트는 티켓 생성, 코드 PR 작성,..