본문 바로가기
728x90
반응형

RAG3

LLM의 최신 기술 동향 LLM의 최신 기술 동향: 데이터 분석가를 위한 핵심 정리2023년과 2024년은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 기술 발전이 폭발적으로 이루어진 시기입니다. GPT-4의 등장 이후, 다양한 오픈소스 모델들과 함께 전 세계 AI 연구 및 산업계는 LLM을 중심으로 빠르게 재편되고 있습니다. 특히 최근에는 단순한 텍스트 생성 기능을 넘어서 멀티모달 처리, 고속 학습, 도메인 특화, 개인화, 장기 문맥 기억 등 다양한 기술이 접목되며 LLM의 실용성과 범용성이 더욱 확대되고 있습니다.데이터 분석가 입장에서 이러한 기술 트렌드를 이해하면, 향후 업무 자동화, 보고서 생성, 문서 분석, 고객 응대 등 실무에 LLM을 접목하는 데 있어 전략적 판단이 가능해집니다.이 글에서는 L.. 2025. 3. 22.
RAG + LLM이란? RAG + LLM이란? 데이터 분석가를 위한 핵심 개념과 실무 활용 전략AI의 활용 범위가 빠르게 확장되면서 기존의 LLM(Large Language Model)은 더욱 진화하고 있습니다. 그 중심에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 라는 기술이 있습니다. RAG는 LLM의 정확성과 신뢰성을 극대화하기 위한 접근 방식으로, 특히 기업 데이터, 전문 지식, 실시간 정보를 포함한 다양한 외부 지식을 언어 모델에 결합하여 사용하는 프레임워크입니다.데이터 분석가로서 LLM과 RAG를 결합한 기술을 이해하고 활용하는 것은 단순한 트렌드를 넘어 업무 자동화, 인사이트 도출, 보고서 작성의 지능화에 있어 매우 중요한 역량이 됩니다.이번 글에서는 RAG의 개념, LLM과의 결합 방식, .. 2025. 3. 22.
버티컬 LLM(Vertical LLM)이란? 버티컬 LLM(Vertical LLM)이란? 데이터 분석가를 위한 개념과 실무 활용최근 AI 산업에서 주목받는 키워드 중 하나가 바로 버티컬 LLM(Vertical Large Language Model) 입니다. 기존의 범용 LLM이 다양한 텍스트 생성 및 분석 작업을 수행하는 반면, 버티컬 LLM은 특정 산업 혹은 분야에 특화된 대규모 언어 모델로, 훨씬 더 높은 정확성과 전문성을 제공합니다.데이터 분석가로서도 이러한 버티컬 LLM의 개념과 실무 적용 가능성을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이번 글에서는 버티컬 LLM의 개념, 등장 배경, 범용 LLM과의 차이, 활용 사례, 실무 적용 전략까지 3,000자 이상 분량으로 정리해 보겠습니다.1. 버티컬 LLM(Vertical LLM)이란?버티컬 LLM은.. 2025. 3. 22.
728x90
반응형

티스토리툴바