분류 전체보기106 AI 하드웨어란? 인공지능의 성능을 결정하는 핵심 요소 서론: AI 하드웨어의 중요성인공지능(AI)의 발전은 단순한 소프트웨어 혁신만으로 이루어지지 않습니다. AI 모델이 더 정교해지고 데이터 처리량이 증가함에 따라, 이를 뒷받침할 강력한 AI 하드웨어가 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. AI가 요구하는 막대한 연산량을 효율적으로 처리하기 위해 기존의 CPU뿐만 아니라 GPU, TPU, NPU, FPGA, ASIC 등 AI 전용 하드웨어가 발전하고 있습니다.AI 하드웨어는 AI 모델의 훈련 속도, 정확성, 전력 소비량 등에 직접적인 영향을 미칩니다. 최근 AI의 성능 경쟁이 하드웨어 혁신과 밀접하게 연관되어 있는 이유도 여기에 있습니다. 이번 글에서는 AI 하드웨어의 개념과 주요 기술을 살펴보고, AI 혁신을 이끄는 최신 트렌드까지 분석해 보겠습니다.1. A.. 2025. 3. 15. RAG의 한계와 미래 전망: AI 검색 기술의 진화 서론: RAG의 현재와 한계를 이해해야 하는 이유AI 기술이 급속도로 발전하면서 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 더욱 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 기존 생성형 AI가 훈련된 데이터만을 활용하는 반면, RAG는 외부 정보를 검색하여 최신 데이터를 반영할 수 있습니다. 이로 인해 의료, 법률, 금융 등 정확한 정보가 필요한 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.그러나 RAG에도 한계가 존재합니다. 실시간 검색의 속도, 검색된 데이터의 신뢰성 문제, 높은 운영 비용 등의 과제가 해결되지 않으면 RAG의 발전 가능성이 제한될 수 있습니다. 이번 글에서는 RAG의 주요 한계를 분석하고, 이를 극복하기 위한 해결책과 미래 전망을.. 2025. 3. 14. RAG의 작동 원리 및 구현: AI의 검색과 생성 결합 기술 서론: 왜 RAG의 작동 원리를 이해해야 하는가?AI 기술이 빠르게 발전하면서 정보 검색과 생성 능력을 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)가 주목받고 있습니다. 많은 기업과 개발자들은 RAG를 활용하여 더 정확하고 신뢰성 있는 AI 응답 시스템을 구축하고자 합니다. 하지만 RAG의 작동 원리를 제대로 이해하지 못하면, 이를 효과적으로 활용하기 어렵습니다.이번 글에서는 RAG의 핵심 작동 원리를 분석하고, 구현 방법을 단계별로 설명합니다. 또한, 실제 개발에 적용할 수 있도록 벡터 데이터베이스, 임베딩, 검색 알고리즘 등의 개념을 다룰 것입니다.1. RAG의 기본 작동 원리 RAG는 크게 두 단계로 이루어집니다. 검색(Retrieval)과 생성(Gene.. 2025. 3. 13. RAG란? AI의 새로운 도약 서론: 생성형 AI의 한계를 극복하는 RAG최근 AI 기술의 발전은 놀라운 수준에 도달했습니다. 하지만 대부분의 생성형 AI(Language Model, LLM)는 사전 학습된 데이터에 의존하기 때문에 최신 정보를 반영하지 못하는 한계를 가지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다.RAG는 AI 모델이 외부 데이터베이스를 실시간으로 검색한 후, 그 데이터를 기반으로 더욱 정확한 응답을 생성하는 기술입니다. 기존 생성형 AI의 한계를 보완하며, 정보 검색과 생성 기능을 결합한 혁신적인 방식으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 RAG의 개념, 원리, 기존 AI 모델과의 차이점을 전문가적 시각에서 분석하고,.. 2025. 3. 11. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 27 다음
