<지식 사전> 임베딩(Embedding)이란? LLM에서의 역할과 응용

🧑‍💻 요약 임베딩의 기본 개념과 발전 과정 → 기술적 작동 원리(토큰화·벡터 변환·문맥화) → LLM에서의 역할 → 다양한 응용 사례(콘텐츠 추천·검색·금융 이상거래 탐지) → 한계 및 주의사항까지 단계적으로 내용을 구성하여 임베딩 기술이 AI 생태계에서 왜 중요한지를 설명합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 LLM의 발전과 함께 임베딩(Embedding)이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 등의 데이터를 벡터 공간에 표현하는 기술로 LLM의 성능과 활용에 핵심적인 역할을 합니다. 오늘은 임베딩의 기본 개념부터 응용 사례까지 알아보겠습니다. 1. 임베딩의 기본 개념과 발전 과정임베딩은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자의 나열(벡터)로 변환하는 기술입니다..

<지식 사전> RAG(검색 증강 생성)가 뭔가요? 실시간 검색과 AI의 똑똑한 만남

🧑‍💻 요약 RAG(Retrieval-Augmented Generation)기술의 정의, 작동 구조, 구성 요소, 장점, 활용 분야, 구현 고려사항, 한계, 미래 전망까지, 전체 흐름을 단계별로 설명합니다. 핵심 개념보다 기술 구조와 단계별 워크플로우, 기업 도입 시 체크포인트, 향후 발전 방향을 중심으로 정리해 RAG의 전체적인 그림을 한눈에 이해할 수 있도록 구성하였습니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 오늘은 인공지능 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 기술인 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)에 대해 알아보겠습니다. RAG는 기존 AI 모델의 한계를 극복하고, 더 정확하고 유용한 정보를 제공하는 새로운 방식입니다. 이 기술이 무엇인지, 어떻게 작동..