인공 지능(AI) 이란?
인공 지능(AI) 은 인간과 유사한 문제 해결 능력을 갖춘 기술입니다. 실제 AI는 이미지를 인식하고, 시를 쓰고, 데이터 기반 예측을 하는 등 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것처럼 보입니다.
AI(Artificial Intelligence, 인공지능)
AI(Artificial Intelligence, 인공지능)란 인간의 학습, 추론, 문제 해결, 인식 및 의사결정과 같은 지능적인 기능을 모방하거나 대체할 수 있는 기술을 의미합니다. AI는 컴퓨터와 소프트웨어를 활용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 스스로 판단하여 최적의 결과를 도출하는 능력을 갖추고 있습니다.
기계 학습, 딥 러닝, 인공 지능의 차이점은 무엇인가요?
✅ AI: 인공지능 전체 개념
✅ ML: AI 중에서 데이터 기반으로 학습하는 기계 학습
✅ DL: 기계 학습 중에서 신경망을 사용하는 방법
➡ 즉, 딥 러닝이 가장 발전된 형태의 AI이며, 최신 AI 기술(예: ChatGPT, 자율주행)은 대부분 딥 러닝 기반으로 동작합니다!
AI, ML, DL의 차이
| 구분 | 개념 | 특징 | 예제 |
|---|---|---|---|
| AI(인공지능) | 인간의 사고를 모방하는 기술 | 기계 학습, 딥 러닝 포함 | 챗봇, 자율주행, 음성 인식 |
| ML(기계 학습) | 데이터에서 패턴을 학습하는 AI의 하위 분야 | 명확한 패턴을 찾아 예측 | 추천 시스템, 주가 예측 |
| DL(딥 러닝) | 신경망(Neural Networks)을 활용한 기계 학습 | 이미지, 음성, 자연어 처리에 강함 | ChatGPT, 자율주행, 얼굴 인식 |
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)이란?
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능(AI) 모델입니다.
✅ 기본 개념
- 사람처럼 자연어를 이해하고 문장을 생성하는 AI 모델
- 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 패턴을 학습하고 문맥을 이해함
- GPT-4, BERT, LLaMA, Claude, Gemini 등이 대표적인 LLM
✅ LLM이 할 수 있는 것
- 문장 생성(글쓰기, 기사 작성, 이메일 작성)
- 문맥 이해(질의응답, 요약, 번역)
- 코딩 지원(코드 생성, 디버깅)
- 창의적 작업(스토리 작성, 시나리오 생성)
검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)란?
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 데이터베이스나 검색 시스템에서 추가 정보를 검색하여 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 기술입니다.
💡 기존 LLM과의 차이점
일반적인 LLM(예: GPT, BERT 등)은 훈련 데이터에 의존하여 답변을 생성합니다. 그러나 훈련 데이터가 최신이 아니거나 부족한 경우 잘못된 정보를 생성할 수도 있습니다.
RAG는 이런 한계를 극복하기 위해 외부 검색 시스템을 활용하여 최신 정보나 정확한 데이터에 기반한 응답을 생성합니다.
🔹 RAG의 핵심 개념
1️⃣ Retrieval (검색)
- 모델이 외부 데이터베이스, 문서 저장소, 검색 엔진에서 관련된 정보를 검색
- Wikipedia, 사내 문서, 웹사이트, 논문 등 다양한 출처 활용 가능
2️⃣ Augmentation (증강)
- 검색된 정보와 기존 LLM의 훈련 데이터를 결합
- 필요한 컨텍스트를 LLM 입력 프롬프트에 포함
3️⃣ Generation (생성)
- 최종적으로 LLM이 검색된 정보를 반영하여 응답 생성
- 정확성 및 신뢰성이 향상됨
🔹 RAG의 작동 원리
✅ Step 1: 사용자가 질문 입력
✅ Step 2: 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색
✅ Step 3: 검색된 문서와 함께 LLM에게 전달
✅ Step 4: LLM이 검색된 정보를 반영하여 답변 생성
✅ Step 5: 최종적으로 사용자가 더 신뢰할 수 있는 응답을 받음
🔹 RAG의 장점
✅ 최신 정보 반영 가능
- 기존 LLM은 훈련된 데이터까지만 알고 있지만, RAG는 실시간 검색을 통해 최신 정보를 반영할 수 있음
✅ 더 정확하고 신뢰성 높은 응답
- 외부 데이터베이스에서 신뢰할 수 있는 자료를 가져오기 때문에 헛소리(Hallucination) 현상이 줄어듦
✅ 확장성 높은 AI 시스템 구축 가능
- 기업 내부 문서 검색, 고객 지원 시스템, 법률, 의료 분야 등 다양한 실무 적용 가능
🔹 RAG 활용 사례
🔸 AI 기반 검색 시스템 → GPT-4와 같은 AI 모델이 외부 문서를 검색하여 더 정확한 답변 제공
🔸 기업 내 지식 검색 → 직원들이 사내 문서를 쉽게 검색하고 AI가 응답 생성
🔸 의료 및 법률 분야 → 최신 연구 논문이나 법률 문서를 검색하여 정확한 답변 제공
🔸 챗봇 & 고객 지원 → 고객이 질문하면, AI가 기업 문서에서 적절한 답변을 검색하여 응답
🔹 기존 LLM과 RAG 비교
| 구분 | 일반 LLM (예: GPT) | RAG (검색 증강 생성) |
|---|---|---|
| 데이터 소스 | 훈련된 데이터까지만 사용 | 외부 검색으로 최신 데이터 활용 |
| 정보 신뢰성 | 오래된 정보, 허위 응답 가능 | 신뢰할 수 있는 문서를 검색하여 응답 |
| 업데이트 가능성 | 모델 재훈련 필요 | 데이터베이스 업데이트만 하면 됨 |
| 응용 사례 | 기본적인 질의응답, 챗봇 | 기업 검색, 의료, 법률, 실시간 정보 제공 |
🔹 RAG의 대표적인 구현 기술
- FAISS (Facebook AI Similarity Search) → 빠른 문서 검색
- LangChain → LLM과 검색 기능을 결합
- Pinecone, Weaviate, ChromaDB → 벡터 검색 데이터베이스
- ElasticSearch, OpenSearch → 텍스트 기반 검색 시스템
💡 결론: RAG는 AI의 정확성을 높이는 핵심 기술!
기존 LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술로 AI 검색 엔진과 결합하여 더욱 정교한 AI 서비스 구현 가능 🚀
단순히 AI 모델이 답변을 생성하는 것이 아니라, 최신 검색 정보를 결합하여 더 신뢰성 높은 응답을 제공
기업 문서 검색, 의료/법률 챗봇, 실시간 정보 제공 AI 등에 강력한 장점
