RAG
RAGFlow – 깊은 문서 이해력을 갖춘 차세대 오픈소스 RAG 엔진
깊은 문서 이해 능력을 갖춘 오픈소스 RAG 엔진 RAGFlow의 특징과 설치 방법, 활용 사례를 상세히 소개합니다. 복잡한 문서 형식도 정확히 처리하고 신뢰할 수 있는 출처 기반 답변을 제공하는 차세대 문서 AI 솔루션을 알아보세요.
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LLM 파인튜닝, 정말 필요할까? – 더 효과적인 AI 모델 개선 방법들
LLM 파인튜닝의 숨겨진 위험성을 분석하고, RAG, LoRA, 프롬프트 엔지니어링 등 더 효과적이고 안전한 AI 모델 개선 방법들을 실무 관점에서 비교 소개합니다.
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단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
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RAG는 죽지 않았다: Llama 4의 1천만 토큰 시대에도 여전히 필요한 이유
메타의 Llama 4가 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하면서 제기된 ‘RAG 사망설’에 대한 반박과 함께, RAG 기술이 여전히 필요한 이유와 미래의 하이브리드 접근법에 대한 통찰을 제공합니다.
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AI 검색의 새로운 패러다임: DeepSearch/DeepResearch 구현 가이드
2025년 AI 검색 분야의 새로운 패러다임인 DeepSearch와 DeepResearch 기술에 대한 상세한 분석과 실무 구현 가이드. Google, OpenAI 등 주요 기업들의 딥서치 기술 도입 배경부터 실제 개발 방법론까지 포괄적으로 다룹니다.
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AI의 진정한 기억: Edo Liberty가 전망하는 지식을 갖춘 AI의 미래
Pinecone의 창립자 Edo Liberty가 전망하는 AI의 진정한 메모리와 지식 시스템의 미래를 살펴봅니다. 인지 능력과 지식의 차이, RAG 기술의 한계, 그리고 AI 시스템이 진정한 기억을 갖기 위해 필요한 혁신에 대한 그의 독특한 통찰을 제공합니다.
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LLM 활용의 4가지 접근 방식: 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG, AI 에이전트 총정리
대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 네 가지 주요 접근 방식인 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 시스템, AI 에이전트 프레임워크를 비교 분석합니다. 각 방식의 작동 원리, 장단점, 적합한 활용 사례를 알아보고 효과적인 LLM 활용 전략을 위한 모범 사례를 소개합니다.
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MarkItDown MCP: 문서를 마크다운으로 변환하는 AI 통합 도구
마이크로소프트의 MarkItDown MCP를 활용하여 PDF, Word, PowerPoint 등 다양한 문서를 마크다운으로 변환하고 AI 시스템에 통합하는 방법을 알아봅니다. 마크다운이 LLM에 중요한 이유와 실제 활용 사례를 함께 살펴보세요.
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Dropbox Dash: RAG와 AI 에이전트로 비즈니스 생산성을 혁신하다
Dropbox의 AI 기반 검색 및 지식 관리 도구 Dash가 RAG와 AI 에이전트 기술을 활용해 어떻게 비즈니스 환경의 복잡한 데이터 문제를 해결하고 생산성을 혁신하는지 살펴봅니다. 데이터 다양성, 파편화, 그리고 다양한 형식의 정보를 효과적으로 처리하는 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 미래 방향성을 소개합니다.
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AI 기반 개인 지식 관리 도구 Reor 소개와 활용법
AI 기반 개인 지식 관리 도구 Reor의 주요 기능과 활용법을 소개하고 Obsidian, Logseq, Notion 같은 유사 도구들과 비교하여 장단점을 분석한 글입니다. 정보 과잉 시대에 효율적인 지식 관리를 위한 솔루션을 찾고 계신 분들에게 유용한 가이드가 될 것입니다.
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