RAG
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Google의 AI 프레임워크 Genkit, 개발자 도구가 달라졌다
Google Firebase 팀이 만든 오픈소스 AI 프레임워크 Genkit을 활용한 실전 가이드. 통합 API로 Gemini, GPT, Claude를 자유롭게 사용하고, 시각적 디버깅 도구로 개발 생산성을 높이며, 프로덕션 배포까지 한 번에 해결하는 방법을 소개합니다.
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RAG 청킹 전략 완전 가이드: 문서 유형별 최적 선택법
RAG 시스템의 핵심인 문서 청킹 전략 5가지를 비교 분석하고, FAQ부터 학술논문까지 문서 유형별 최적 청킹 크기와 전략을 제시하는 실무 가이드
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AI Agent 프레임워크의 5가지 보안 함정: LangChain부터 AgentKit까지
LangChain, AutoGPT, CrewAI, AgentKit 등 AI Agent 프레임워크의 5가지 공통 보안 위험을 분석합니다. 인지 아키텍처 취약점, 시간적 지속성 위협, 운영 실행 취약점, 신뢰 경계 위반, 거버넌스 우회와 실전 방어 원칙을 제시합니다.
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Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀
Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.
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AI 검색의 새 기준: Mixedbread Search가 LLM 호출 16% 줄이고 정확도 16% 높인 비결
Mixedbread Search 베타 출시. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 API로 검색하며 기존 시맨틱 검색 대비 LLM 호출 16% 감소, 정확도 16% 향상을 달성한 차세대 검색 솔루션을 소개합니다.
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OpenAI도 겪은 AI 도입의 현실: 계약서 1,000건을 하룻밤에 처리하는 법
OpenAI가 자사 재무팀의 계약서 검토를 AI로 자동화해 검토 시간을 절반으로 줄이고 인력 증원 없이 월 1,000건 이상 처리한 실제 사례와 설계 원칙
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AI가 거짓말할 때: LLM 환각을 줄이는 7가지 실전 기법
LLM이 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 환각 문제를 줄이기 위한 7가지 실전 기법을 소개한다. 프롬프팅, 추론, RAG, ReAct, Tree of Reviews, Reflexion 등 기초부터 고급 프레임워크까지 실제 코드 예시와 함께 설명하며, 각 기법의 장단점과 적용 시나리오를 비교 분석한다.
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스마트폰에서 돌아가는 구글 AI, EmbeddingGemma가 개발 판도를 바꾼다
구글이 공개한 혁신적인 임베딩 모델 EmbeddingGemma의 특징과 실무 활용법을 소개합니다. 스마트폰에서도 실행 가능한 308M 파라미터 모델로 고품질 AI 기능을 저비용으로 구현하는 방법을 다룹니다.
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GraphRAG로 AI가 드디어 ‘진짜 똑똑해졌다’ – 기업들이 열광하는 이유
기존 RAG의 한계를 극복한 GraphRAG 기술이 어떻게 작동하며, 실제 기업들이 어떤 성과를 내고 있는지, 그리고 우리 회사에서는 어떻게 도입할 수 있는지 실용적으로 설명한 완전 정복 가이드
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벡터 임베딩의 숨겨진 한계: 왜 최신 AI도 ‘사과 좋아하는 사람 찾기’에 실패할까?
Google DeepMind 연구를 바탕으로 벡터 임베딩 모델의 수학적 한계와 실무적 해결책을 쉽게 설명한 기술 인사이트
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