AI가 더 똑똑해지는 이유? LLM, RAG, ART의 완벽 조합(쉽게)

기존에 작성한 글 중에서
AI가 더 똑똑해지는 이유? LLM, RAG, ART의 완벽 조합
출처: https://01storys.tistory.com/9 

AI가 더 똑똑해지는 이유? LLM, RAG, ART의 완벽 조합

 

글에 대해서 쉽게 설명이 되었으면 한다는 내용이 있어 좀더 쉽게 이해할 수 있게 정리된 내용으로
다시 포스팅 하게 되었습니다.

해당 글은 기존 포스팅 글 "AI가 더 똑똑해지는 이유? LLM, RAG, ART의 완벽 조합" 에 대한
이해력을 돕기 위한 추가적인 재 포스팅 입니다.

상세 내용은 이전 글을 참조 하시면 좋을거 같아요^^

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LLM, RAG, ART

🤖 AI가 더 똑똑해지는 이유? LLM, RAG, ART의 완벽 조합

AI 기술이 더 똑똑해지는 이유가 궁금한가요? 그 비밀은 LLM(대형 언어 모델), RAG(검색 증강 생성), ART(어댑티브 추론 및 변형)이라는 세 가지 기술의 조합에 있어요. 이 글에서는 이 세 가지 기술이 무엇인지, 그리고 어떻게 서로 협력해서 AI를 더 똑똑하게 만드는지 쉽게 설명해 드릴게요.

1. 🤖 LLM (대형 언어 모델)이란?

LLM은 사람처럼 글을 이해하고 만들어내는 AI 기술이에요. 쉽게 말해, ChatGPT 같은 AI 모델이 바로 LLM의 예예요. 이런 모델은 주어진 상황에 맞춰 자연스럽게 문장을 만들어낼 수 있어요. 하지만 LLM은 한 번 학습한 정보만 사용할 수 있기 때문에 실시간 정보를 처리하는 데는 한계가 있어요.

2. 🔍 RAG (검색 증강 생성)이란?

RAG는 LLM의 한계를 보완하기 위해 만들어졌어요. LLM이 모르는 답을 찾기 위해 '도서관에 가서 자료를 찾는 것'과 비슷하다고 생각하면 돼요. LLM이 실시간 정보가 필요할 때, RAG는 인터넷이나 데이터베이스에서 최신 정보를 찾아 LLM에게 제공해 줘요. 이렇게 하면 AI가 최신 정보로 더 정확한 답변을 할 수 있게 돼요.

예를 들어, 최신 영화 목록을 추천해 달라고 할 때, RAG는 먼저 검색을 통해 최신 정보를 찾아오고, LLM이 그 정보를 바탕으로 더 유용한 답을 만들어 줄 수 있어요.

3. 🎨 ART (어댑티브 추론 및 변형)이란?

ART는 AI가 상황에 맞게 답변을 변형할 수 있게 도와주는 기술이에요. 사용자가 어떤 식으로 질문하든, 그 의도를 잘 파악해서 이해하기 쉽게 답을 만들어 주는 게 ART의 역할이에요. 그래서 복잡한 질문도 간단하고 쉽게 풀어서 설명해 줄 수 있답니다.

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🤝 LLM, RAG, ART의 조합

이 세 가지 기술이 함께 작동하면, AI는 더욱 강력한 도구로 변해요. 각 기술이 따로도 중요하지만, 함께 사용될 때 훨씬 더 큰 효과를 만들어 내죠. LLM은 기본적인 언어 이해와 생성 능력을 제공하고, RAG는 최신 정보와 정확성을 더해주며, ART는 이 정보를 사용자가 이해하기 쉽게 정리해 줍니다.

예를 들어, "2024년의 기술 트렌드에 대해 알려줘"라는 질문이 들어오면, LLM은 기본적인 답변을 만들고, RAG는 최신 정보를 찾아서 제공해요. 그리고 ART는 이 정보를 쉽게 이해할 수 있게 정리해서 전달해 줘요. 이렇게 하면, 단순히 "AI와 IoT가 유망합니다"라고 말하는 대신 "2024년에는 AI 기반 자율주행, 생성 AI, 그리고 양자 컴퓨팅이 주목받고 있어요"처럼 더 구체적이고 유용한 답을 만들어 주는 거죠.

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🌟 AI의 미래: LLM, RAG, ART의 결합

이러한 기술들이 결합되면, AI는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 실시간 정보를 바탕으로 사용자의 필요에 맞춘 답변을 제공하는 똑똑한 도우미로 발전할 수 있어요. 앞으로 의료, 교육, 제조 같은 여러 분야에서 AI가 얼마나 더 유용하게 쓰일지 기대되지 않나요?

LLM, RAG, ART의 조합은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 가능성을 열어줄 거예요. AI는 점점 더 똑똑해지고, 우리의 생활을 더 편리하게 만들어 줄 거예요.

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📊 예시: LLM, RAG, ART의 실제 활용 사례

• 고객 서비스: 고객 지원 AI가 사용자의 질문에 실시간으로 답변하면서, RAG는 최신 정보를 검색해요. LLM이 답을 만들고 ART는 그 답을 사용자가 이해하기 쉽게 다듬어요. 이렇게 하면 고객의 만족도가 높아지죠.
• 의료 상담: 환자가 증상을 입력하면, LLM이 기본적인 상담을 제공하고, RAG가 최신 의학 정보를 찾아 AI가 더 정확한 진단을 할 수 있도록 돕습니다. ART는 이 정보를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 줍니다.
• 교육: 학생이 어려운 수학 문제를 물어볼 때, LLM은 문제를 푸는 방법을 설명해 주고, RAG는 관련된 최신 학습 자료를 찾아 제공해요. ART는 이 설명을 더 쉽게 이해할 수 있게 정리해 주죠.

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

• LLM은 모든 정보를 기억하고 있나요?
  아니요, LLM은 한 번 학습한 정보만 사용할 수 있어요. 실시간 정보는 RAG가 찾아서 추가해 줘야 해요.
• RAG는 어떤 상황에서 유용한가요?
  RAG는 최신 정보가 필요하거나, 데이터베이스에서 특정 정보를 검색해야 할 때 유용해요.
• ART는 어떤 역할을 하나요?
  ART는 사용자의 질문 의도를 잘 파악하고, 복잡한 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 재구성해 주는 역할을 해요.