인공지능 응용

세계 최고의 기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 인공지능 모델의 효율적 관리에 힘을 쏟고 있습니다. MLOps가 어떻게 이 혁신의 중심에 서서 모델 개발부터 유지보수까지의 전 과정을 재구성하는지 함께 탐험해봅시다.MLOps의 부상과 그 중요성MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 효율적으로 관리하는 방법론입니다. 이는 단순한 기술적 접근이 아닌, 조직의 AI 전략을 성공으로 이끄는 핵심 요소입니다.현대 기업들이 MLOps에 주목하는 이유는 다음과 같습니다:모델 개발 주기 단축운영 효율성 증대모델 성능의 지속적인 개선규제 준수 및 거버넌스 강화MLOps의 핵심 구성 요소MLOps는 크게 세 가지 계층으로 구성됩니다:데이터 엔지니어..

전통적인 언어 모델이 새로운 정보에 제한되어 있는 시대에, 어떻게 한 기술이 AI의 답변을 시대를 초월한 지혜로 확장시킬까요? 바로 Retrieval Augmented Generation (RAG)의 이야기입니다.RAG는 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 그 능력을 획기적으로 향상시키는 혁신적인 기술입니다. 이 기술은 AI가 단순히 학습된 데이터에만 의존하지 않고, 실시간으로 외부 정보를 검색하여 답변을 생성할 수 있게 해줍니다.RAG의 작동 원리RAG의 핵심은 '검색'과 '생성'이라는 두 가지 프로세스의 결합입니다:검색 (Retrieval): 사용자의 질문이나 쿼리에 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 찾아냅니다. 이 과정에서 최신 벡터 데이터베이스 기술이 사용되어 효율적이고 정확한 정보 검색..