AI 에이전트의 메모리 구조: Short-term 및 Long-term Memory 구현 방식
AI 에이전트가 기억을 활용하는 방식 최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 사용자의 맥락을 이해하고 개인화된 작업을 수행하는 AI 에이전트…
메타 프롬프트(Meta-Prompting): 프롬프트를 작성해 주는 프롬프트 제작법
생성형 AI의 잠재력을 극대화하는 메타 프롬프트의 세계 오늘날 챗GPT, 클로드, 제미나이와 같은 생성형 AI는 우리 일상과 업무의 필수 도구가 되었습니다. 하지만 많은 사용자가 …
LLM 답변 품질 평가 지표: ROUGE, BLEU 및 G-Eval 측정 프레임워크
LLM 답변 품질을 측정하는 방법 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 우리 일상의 일부가 되었습니다. 하지만 우리가 생성한 답변이 정…
RAG(검색 증강 생성)의 작동 원리: 외부 데이터베이스와 LLM 결합 메커니즘
인공지능의 지식 한계를 극복하는 RAG 기술의 이해 최근 챗GPT와 같은 거대 언어 모델(LLM)이 우리 일상에 깊숙이 들어왔습니다. 하지만 많은 사용자가 경험하듯, 인공지능은 가…
Zero-shot 기법의 한계와 감성적 자극(Emotional Prompting)의 효과 검증
인공지능과 대화하는 새로운 기술 우리는 매일같이 챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용합니다. 하지만 단순히 질문을 던지는 것만으로는 AI의 잠재력을 100% 끌어내기 어렵다는 것을 …
도메인 특화 AI 구축: Fine-Tuning과 RAG 방식의 비용 대비 효율 비교
도메인 특화 AI 구축을 위한 전략적 선택 오늘날 기업과 개인은 자신만의 데이터를 학습시킨 인공지능을 구축하길 원합니다. 단순히 일반적인 질문에 답하는 AI를 넘어, 우리 회사의 …