RAG 에이전트 실무
생성형 AI의 핵심 개념부터 모델 비교, RAG 전략, 최신 기술 트렌드까지 AI 전반을 다루는 카테고리입니다.
기술의 흐름을 이해하고 방향을 잡고 싶은 개발자와 기획자를 위한 분석 중심 콘텐츠를 제공합니다.
핵심 요약 기업 환경에서 RAG 시스템을 구축할 때 가장 큰 난관은 수많은 문서 중에서 정확한 정보를 빠르게 찾아내는 것입니다. 특히 10페이지짜리 간단한 보고서부터 1000페이지가 넘는 기술 매뉴얼까지 다양한 분량의 문서가 섞여 있다면 검색 정확도는 더욱 떨어지게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 사전에 문서를 체계적으로 요약하고, 이를 쿼리 라우팅에 활용하는 Agentic RAG 접근법이 주목받고 있습니다. 문서 … Read more
핵심 요약 생성형 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 제대로 구축하려면 단순히 검색과 생성을 연결하는 것만으로는 부족합니다. NLP 기술을 활용한 정교한 문서 처리와 에이전트 전략을 통한 지능적인 정보 활용이 필수입니다. 최신 RAG 시스템은 쿼리 재작성, 하이브리드 검색, 컨텍스트 압축, 멀티 에이전트 협업 등을 통해 답변 품질을 극적으로 향상시키고 있습니다. 요즘 AI 챗봇이나 검색 시스템을 만들다 보면 RAG라는 단어를 빼놓을 … Read more
요약: 바이브 코딩(Vibe Coding)은 AI를 활용해 자연어로 대화하듯 코드를 작성하는 새로운 개발 방식입니다. 전통적인 코딩보다 최대 10배 빠른 개발 속도를 자랑하며, 2025년 현재 개발자들 사이에서 가장 뜨거운 화두로 떠올랐습니다. GitHub Copilot, Cursor AI, Claude Code가 대표적이며, 초보자도 몇 시간 만에 실무 수준의 코드를 작성할 수 있어 개발 생태계를 완전히 바꾸고 있습니다. 개발자라면 누구나 한 번쯤 … Read more
핵심 요약 새로 구매한 L40S GPU 서버에 Docker 기반 vLLM을 설치하고 Qwen3-30B-A3B-Instruct 모델을 구동하는 전체 과정을 다룹니다. 서버 초기 설정부터 모델 실행까지 실제 작업 순서대로 정리했으며, 중간에 발생할 수 있는 문제 해결 방법도 함께 담았습니다. 요즘 AI 모델 서빙에 관심 있는 분들 사이에서 vLLM이 화제입니다. 특히 대용량 언어 모델을 빠르고 효율적으로 운영할 수 있다는 점 … Read more
최근 생성형 AI 분야에서는 단순한 텍스트 생성 모델을 넘어서, 검색 기반 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 방식이 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 특히 한국어와 같이 다국어 지원이 완벽하지 않은 언어에서는, RAG 구조를 활용해 신뢰도 높은 정보를 생성하는 것이 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 최신 vLLM 환경에서 Google의 Gemma 및 Alibaba의 Qwen 모델을 활용하여, L40s GPU 환경에서 구동 가능한 가성비 … Read more