<지식 사전> 폐쇄형 VS 개방형 LLM 비교 - 기업 도입 시 어떤 점을 고려해야 할까?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)의 급속한 발전 속에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 통해 학습된 자연어 처리 모델로 자동 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템 등 다양한 업무에 활용됩니다.   이러한 LLM은 크게 ‘폐쇄형(Closed)’과 ‘개방형(Open)’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 폐쇄형과 개방형이 어떻게 구분되는지 알아보고, 기업 도입 시 두 모델의 특징과 기술적 요구사항 등에 대해 자세히 소개해 드리겠습니다. 1. 기업 도입 시 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 어떤 차이가 있는가?1) 서비스 전략 및 라이선스 정책 결정기업이 LLM을 활용하려 할 때, 폐쇄..

<지식 사전> 기업 AI 모델의 최적화 전략 선택하기 - 파인튜닝 VS 프롬프트 엔지니어링

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT나 Claude와 같은 LLM을 기업에서 실제로 활용하려고 할 때 가장 먼저 마주치는 고민이 있습니다. "모델을 새로 학습시켜야 할까? 아니면 프롬프트만 잘 작성해도 충분할까?" 하는 것입니다. 이는 단순히 기술적인 선택을 넘어 비용, 시간, 인력 등 다양한 자원의 투자와 직결되는 중요한 의사결정입니다. 오늘은 이런 고민을 하고 계신 분들을 위해 AI 모델 최적화의 두 가지 주요 방식인 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링에 대해 활용 시나리오를 바탕으로 자세히 알아보겠습니다. 1. 기업이 직면하는 AI 모델 활용의 현실많은 기업들이 생성형 AI를 도입하면서 비슷한 고민을 하고 있습니다. OpenAI나 Anthropic의 API를 사용하면 손쉽게 AI 기능을 구현할..

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

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. 우리 인간은 "강아지"라는 단어를 보면 귀엽고, 털이 있고, 짖는 동물이라는 것을 자연스럽게 이해합니다. 하지만 컴퓨터는 이런 직관적인 이해가 불가능합니다. 대신 "강아지"라는 개념을 [-0.123, 0.456, 0.789, ...]와 같은 일련의 숫자들로 표현하는데 이것이 바로 임베..

<지식 사전> 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)의 모든 것 - 개념부터 고급 활용 기법까지

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT를 비롯한 생성형 AI가 비즈니스 현장에 빠르게 도입되면서 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 기술들이 주목받고 있습니다. 그중에서도 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)은 LLM의 능력을 극대화하는 핵심 기술로 떠올랐습니다. 오늘은 프롬프트 체이닝의 기본 개념부터 활용 기법까지 알아보겠습니다. 1. 프롬프트 체이닝의 개념과 발전 과정프롬프트 체이닝은 복잡한 작업을 여러 단계로 분할하여 순차적으로 처리하는 고급 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 이는 단순히 여러 프롬프트를 연결하는 것을 넘어 각 단계의 출력이 다음 단계의 맥락으로 자연스럽게 이어지도록 하는 정교한 설계를 필요로 합니다. 이 기술의 기원은 2021년 GPT-3의 등장 이후로 거슬러 올..

<지식 사전> 대화하고 협력하는 AI - 멀티 에이전트 시스템의 원리와 구현

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT, Claude와 같은 생성형 AI의 발전이 가속화되면서 AI 기술은 이제 새로운 단계로 진입하고 있습니다. 단일 AI가 모든 것을 해결하는 방식을 넘어, 여러 AI가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 '멀티 에이전트' 시스템이 주목받고 있습니다. 오늘은 멀티 에이전트 시스템의 현주소와 미래 가능성을 살펴보겠습니다. 1. 멀티 에이전트의 등장 배경최근 AI 시스템이 직면한 가장 큰 도전은 복잡한 실무 환경에서의 문제 해결입니다. 단일 AI 에이전트로는 기업의 복잡한 업무 프로세스나 전문적인 분석 작업을 완벽하게 수행하기 어렵다는 한계가 드러났습니다. 예를 들어, 기업 분석 보고서 작성을 위해서는 시장 데이터 수집, 재무제표 분석, 산업 동향 파악, 보고서 작성..

<튜토리얼> 카카오클라우드 환경에서 Ollama와 OpenWebUI를 이용해 나만의 LLM 서비스 만들기

이 글에서는 카카오클라우드의 VM 환경에서 Ollama와 OpenWebUI를 활용하여 나만의 오픈소스 기반 LLM 서비스를 구축하는 과정을 다룹니다. Ollama는 오픈소스 언어 모델 라이브러리로, 강력한 언어 모델을 손쉽게 활용할 수 있으며, OpenWebUI는 이러한 모델들을 웹 인터페이스에서 직관적으로 관리할 수 있게 도와주는 도구입니다. 두 도구를 조합하여 클라우드 환경에서 언어 모델을 손쉽게 배포하고 운영하는 방법을 소개하고, 이를 통해 필요한 서비스에 맞춘 최적의 LLM 솔루션을 구현하는 데 필요한 주요 단계를 설명하고자 합니다. 1. Ollama와 OpenWebUI 특징1-1. OllamaOllama는 다양한 오픈소스 언어 모델을 제공하는 플랫폼으로, 사용자들이 다양한 AI 작업을 수행할 수..