LLMs

LLM(대형 언어 모델)은 간단한 대화형 챗봇에서 복잡하고 다단계 작업을 수행할 수 있는 추론 엔진으로 빠르게 이동하여 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 단일한 신속한 대응 상호작용은 강력할 수 있지만 기업 환경에서 생성 AI의 실제 가치는 자율 AI 워크플로에 있습니다. 모든 단계를 조율하기 위해 인간 운영자에게 의존하는 대신 자율 워크플로는 LLM을 장기간에 걸쳐 작업을 계획, 실행, 평가 및 자체 수정하는 중앙 의사 결정자로 사용합니다.

RAG(검색 증강 생성)는 엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 중추가 되었지만 시스템 규모가 확장되고 쿼리가 더욱 복잡해짐에 따라 기본 검색 방법은 부족합니다. 느리고 부정확한 RAG 시스템과 고성능 시스템의 차이는 종종 검색 전략에 따라 결정됩니다. 이 포괄적인 가이드에서는 RAG 성능, 정확성 및 확장성을 획기적으로 향상시키는 고급 검색 기술을 살펴봅니다. 고객 지원 봇, 지식 보조자 또는 기업 검색 시스템을 구축하는 경우 이러한 전략은 RAG 파이프라인을 변화시킵니다.

생성적 AI(Generative AI)는 21세기 가장 혁신적인 기술 변화 중 하나입니다. 분류, 예측, 감지하는 기존 AI 시스템과 달리 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드는 물론 3차원 구조까지 생성합니다. ChatGPT의 기사 작성, Midjourney의 사실적인 예술 그림, GitHub Copilot이 댓글을 통해 전체 기능을 완성하는 기술입니다. 이 가이드에서는 Generative AI가 무엇인지, 내부적으로 어떻게 작동하는지, 이를 지원하는 주요 모델 아키텍처 및 향하고 있는 방향에 대해 설명합니다.