AI 에이전트란? — 챗봇과 무엇이 다른지, 직접 굴려 보고 남은 것
AI 에이전트가 무엇이고 챗봇과 무엇이 다른지, 어떤 순서로 돌고 어디서 깨지는지, 지금 시작한다면 어디부터 보면 되는지를 블로그를 실제로 맡겨 본 경험으로 정리한 글입니다.
AI 사전
AI 용어를 하나씩 풀어 씁니다. 모르는 말이 나오면 여기서 찾으세요.
생성형 AI란? — 종류가 왜 이렇게 많고, 뭐부터 써야 하나
생성형 AI란 있는 것을 찾아 주는 게 아니라 없던 것을 만들어 내는 AI이고, 예전 AI가 판단하던 자리에서 만드는 쪽으로 넘어온 것이 가장 큰 변화이며, 종류는 글 그림 소리 영상 코드 다섯 갈래로 나뉘고 처음이라면 글부터 시작하는 편이 빠릅니다
LLM이란? — 챗GPT 안에 들어 있는 것의 정체
LLM이 대체 무엇이고 챗GPT와는 어떻게 다른지 왜 대규모 언어 모델이라고 부르는지 무엇이 크다는 뜻인지 모델이 못 하는 일은 무엇이고 닫힌 모델과 열린 모델은 어떻게 갈리는지를 AI를 거의 안 써 본 분 기준으로 처음부터 차근히 정리했습니다
할루시네이션이란? — AI가 없는 사실을 그럴듯하게 말하는 이유
할루시네이션이란 AI가 사실이 아닌 내용을 사실인 것처럼 아주 자신 있게 내놓는 현상으로, 고장이 아니라 그럴듯한 다음 말을 이어 붙이는 작동 방식에서 따라 나오는 성질이라 없애기보다 자주 틀리는 자리를 알고 줄이며 걸러 내는 쪽이 맞습니다
프롬프트란? — 같은 질문인데 답이 달라지는 이유
프롬프트는 질문 한 줄이 아니라 AI에게 건네는 입력 전체이고 같은 질문에 답이 달라지는 이유부터 역할과 배경과 지시와 형식이라는 네 조각을 채우는 방법, 흔히 하는 오해 세 가지까지 AI를 처음 쓰는 분 기준으로 정리했습니다
임베딩이란? — AI가 말의 뜻을 숫자로 바꿔 기억하는 방법
임베딩은 글이나 이미지의 뜻을 숫자 목록으로 바꿔 놓은 것으로, 뜻이 비슷한 말이 가까운 좌표에 놓이기 때문에 글자가 겹치지 않아도 의미로 찾아낼 수 있게 해 주는 방법입니다.
RAG란? — AI에게 모르는 걸 알려주는 가장 현실적인 방법
RAG는 질문이 들어오면 관련 문서를 먼저 찾아 질문에 붙여 보내는 구조로, 모델이 배운 적 없는 최신 자료나 사내 문서를 학습 없이 근거로 쓰게 만드는 방법입니다.
파인튜닝이란? — 매번 긴 지침을 보내는 대신 모델에 습관을 들이는 방법
파인튜닝은 이미 학습된 모델에 내 예시를 더 먹여 원하는 방식으로 답하도록 길들이는 작업으로, 매번 보내던 긴 지침을 모델 쪽으로 옮겨 두는 방법입니다.
토큰이란? — 요즘 AI 요금과 한도가 전부 이 단위로 매겨지는 이유
토큰은 AI가 글을 쪼개 세는 조각으로, 요금과 한도가 모두 이 단위로 매겨집니다. 한글이 왜 더 비싼지와 토큰을 줄이는 방법까지 정리했습니다.
컨텍스트 윈도우란? — 요즘 AI가 길게 기억한다는 말 뒤에 꼭 붙는 조건
컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번에 볼 수 있는 분량의 한도입니다. 넘치면 앞부분이 조용히 잘려 나가는 이유와, 크다고 다 넣으면 안 되는 이유를 정리했습니다.
AI Gateway란? — 요즘 여러 AI 모델을 한곳에서 붙인다는 말이 늘어나는 이유
AI Gateway는 왜 요즘 멀티모델 운영, 에이전트, MCP, 비용 통제 이야기마다 함께 보일까요? 왜 단순한 모델 연결기가 아니라 control plane처럼 다뤄지는지, 사람들이 궁금해하는 이유와 실제로 무엇이 달라졌는지 짧고 가볍게 정리합니다.
AI 정책 엔진이란? — 요즘 에이전트 이야기마다 규칙이 따로 붙는 이유
AI 정책 엔진(Policy Engine)은 왜 요즘 에이전트, 툴 실행, AI 거버넌스 이야기마다 자주 보일까요? 왜 프롬프트만으로는 부족하다는 말이 나오는지, 사람들이 궁금해하는 이유와 실제로 무엇이 달라지는지 짧고 가볍게 정리합니다.