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임베딩2

AI의 거짓말을 멈추는 기술: RAG(검색 증강 생성)의 원리와 정확도 향상 전략 생성형 인공지능의 급속한 발전은 정보 생성의 패러다임을 혁신적으로 바꾸어 놓았습니다. 하지만 화려한 문장 생성 능력 뒤에 숨겨진 사실과 다른 답변(환각 현상, Hallucination)은 AI가 실질적인 비즈니스 도구로 자리 잡는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있습니다. 모델이 학습하지 않은 최신 정보나 기업 내부의 기밀 데이터를 질문했을 때, AI가 마치 사실인 양 그럴듯한 거짓말을 지어내는 현상은 서비스의 신뢰도를 심각하게 훼손합니다. 필자가 최근의 생성형 AI 트렌드를 분석해 본 결과, 이 문제를 해결하기 위한 가장 실질적이고 강력한 대안은 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술입니다. RAG는 모델을 새로 학습시키지 않고도 외부의 검증된 지식을 실.. 2026. 1. 15.
인공지능 소통의 핵심, 자연어 처리(NLP)의 3대 작동 원리 분석 (토큰화, 임베딩, 문맥 분석) 인간의 언어는 복잡하고 미묘하며, 때로는 중의적인 의미를 내포하고 있습니다. 이러한 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 기술이 바로 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)입니다. 과거의 NLP가 단순히 정해진 규칙에 따라 문장을 분석했다면, 현대의 인공지능은 딥러닝과 거대 언어 모델(LLM)을 통해 언어의 이면에 숨겨진 의도와 맥락까지 파악하는 단계에 이르렀습니다. 우리가 매일 사용하는 챗봇, 실시간 번역기, 자동 요약 도구 등은 모두 고도화된 NLP 기술의 결과물입니다. 본 글에서는 자연어 처리의 3대 핵심 공정인 토큰화, 임베딩, 문맥 분석을 중심으로 컴퓨터가 어떻게 차갑고 딱딱한 기계어의 세계에서 따뜻하고 유연한 인간의 언어를 지능적으로 처리하는.. 2025. 12. 2.

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