The LinkMap
용어 111개와 그들을 잇는 줄.
헤드라인이 아니라
그 뒤의 시스템을.
이번 주의 편집부 글.
파인튜닝이 뭔가요? AI에게 ‘우리 방식’을 가르치는 법, 쉽게 이해하기
범용 AI 모델을 우리 브랜드 말투로 만들고 싶거나, 매번 같은 형식으로 답하게 하고 싶거나, 자꾸 헤매는 작업을 잘하게 하고 싶을 때 가르치는 한 가지 방법이 파인튜닝입니다. 이미 많이 아는 모델을 가져와, 우리가 원하는 바로 그 예시로 조금 더 학습시키는 거예요. 그게 무슨 뜻인지, 프롬프트·RAG와 뭐가 다른지, 언제 할 만하고 언제 아닌지 쉽게 정리했어요.
AI 임베딩이 뭔가요? AI가 ‘의미’를 이해하는 방식, 쉽게 이해하기
AI가 딱 맞는 문서를 찾아 주거나, 비슷한 상품을 추천하거나, 우리 회사 파일을 보고 답할 때 그 밑에서 조용히 일하는 게 보통 임베딩입니다. 단어·이미지·문장을 숫자 목록으로 바꿔서, 컴퓨터가 두 의미가 얼마나 가까운지 잴 수 있게 해 주죠. 그게 무슨 뜻인지, 왜 갑자기 ‘의미로 검색’이 되는지, 어디서 어긋나는지 쉽게 정리했어요.
툴 호출(함수 호출)이 뭔가요? AI가 진짜 일을 처리하는 방식, 쉽게 이해하기
챗봇은 문장은 술술 써 주지만, 혼자서는 오늘 날씨를 확인하거나 내 주문 내역을 찾거나 긴 계산을 정확히 해내지 못해요. 툴 호출은 AI가 대화 밖으로 손을 뻗어 진짜 도구를 쓰게 해 주는 장치이고, 요즘 말하는 거의 모든 AI ‘에이전트’의 숨은 엔진이기도 합니다. 그게 무슨 뜻인지, 어떻게 주고받는지, 어디서 어긋나는지 쉽게 정리했어요.
RAG(검색 증강 생성)란? 내 문서를 바탕으로 답하는 AI 쉽게 이해하기
일반 챗봇은 학습할 때 본 것만 알기 때문에, 우리 회사 규정집이나 지난주 회의록에 대해서는 답하지 못합니다. RAG는 AI가 답하기 전에 관련 구절을 먼저 찾아와 건네줌으로써 이 문제를 해결합니다. 그게 무슨 뜻인지, 왜 답을 더 믿을 만하게 만드는지, 그리고 어디서 여전히 어긋나는지 쉬운 말로 정리했습니다.
AI의 컨텍스트 윈도우란? 챗봇이 한 번에 "기억"하는 양 쉽게 이해하기
AI 챗봇은 한 번에 읽을 수 있는 글의 양이 정해져 있고, 그 한계를 넘으면 앞부분부터 잊기 시작합니다. 이 한계를 컨텍스트 윈도우라고 부릅니다. 그게 무슨 뜻인지, 왜 긴 대화나 큰 문서에서 답이 어긋나는지, 그리고 AI를 정확하게 유지하는 간단한 습관 몇 가지를 쉬운 말로 정리했습니다.
추론하는 AI 모델이란? 답하기 전에 "생각"하는 챗봇 쉽게 이해하기
요즘 일부 AI 챗봇은 답하기 전에 잠시 "생각"하고, 더러는 풀이 과정을 단계별로 보여주기도 합니다. 그게 실제로 무슨 뜻인지, 느린 "생각하기" 모드가 기다릴 만한 가치가 있는 경우는 언제인지, 반대로 시간만 잡아먹는 경우는 언제인지 정리했습니다.
외우지 않고 이어서 읽는 용어집.
용어는 다른 용어와의 거리에서 알게 됩니다. 그래서 목록이 아니라 그물로 그립니다. 누르면 글이 열리고, 글은 다시 다른 용어로 이어집니다.