본문 바로가기
728x90

LLM13

AI 시대의 백엔드, 벡터 데이터베이스(Vector DB)와 RAG 아키텍처로 지능을 더하다 1. 서론: 전통적 데이터베이스의 한계와 AI 열풍지금까지 백엔드 시스템의 핵심은 관계형 데이터베이스(RDB)나 NoSQL을 이용해 정형화된 데이터를 안정적으로 저장하고, 빠르게 조회(CRUD)하는 것이었습니다. "특정 ID를 가진 사용자의 주문 내역을 찾아라", "최근 일주일간 가장 많이 팔린 상품 top 10을 보여줘"와 같이 명확한 조건과 규칙을 가진 쿼리를 처리하는 데는 이 방식이 가장 효율적이었습니다.하지만 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 비즈니스 환경은 급격히 변했습니다. 이제 사용자들은 시스템에게 더 복잡하고 맥락적인 질문을 던지기 시작했습니다. "나에게 딱 맞는 여행지를 추천해 줘", "이 계약서 100페이지 중 우리 회사에 불리한 조항이 있는지 요약해 줘", .. 2026. 2. 5.
LLM 시대의 백엔드 아키텍처: 벡터 데이터베이스(Vector DB)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구축의 핵심 가이드 서론: 생성형 AI의 부상과 백엔드의 새로운 도전ChatGPT의 등장 이후, 생성형 AI(Generative AI)와 거대 언어 모델(LLM)은 소프트웨어 산업 전반을 강타하고 있습니다. 모든 서비스가 LLM을 통합하여 더 똑똑한 기능을 제공하려 시도하고 있으며, 이는 백엔드 엔지니어들에게 완전히 새로운 도전 과제를 안겨주었습니다.LLM은 강력하지만 만능은 아닙니다. 기업이 보유한 고유한 데이터나 최신 정보를 기반으로 답변하는 데는 명확한 한계가 있습니다. LLM은 학습 시점의 데이터만 알고 있으며, 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 '환각(Hallucination)' 현상을 보이기도 합니다. 기업 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구축하기 위해서는 LLM에 정확한 외부 지식을 제공하는 메커.. 2026. 2. 4.
지능형 백엔드의 핵심: 벡터 데이터베이스와 LLM을 활용한 RAG 시스템 구축 심층 가이드 1. 들어가며: 생성형 AI 시대의 도래와 LLM의 한계ChatGPT의 등장 이후, 우리는 바야흐로 생성형 AI(Generative AI)의 시대에 살고 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성, 번역, 요약, 코드 작성 등 다양한 분야에서 놀라운 능력을 보여주며 비즈니스의 판도를 바꾸고 있습니다. 많은 기업이 자사의 서비스에 LLM을 통합하여 사용자에게 새로운 경험을 제공하고자 합니다.하지만 LLM을 실제 서비스에 적용하려고 할 때, 우리는 곧 몇 가지 치명적인 한계에 부딪히게 됩니다.환각(Hallucination): LLM은 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 꾸며낼 수 있습니다. 이는 신뢰성이 중요한 비즈니스 환경에서 매우 위험합니다.지식의 단절(Knowledge Cutoff.. 2026. 1. 29.
AI 네이티브 백엔드로의 전환: 서버리스 EDA와 벡터 데이터베이스를 활용한 실시간 개인화 시스템 1. 서론: CRUD를 넘어 Intelligence로전통적인 백엔드 시스템의 역할은 데이터의 생성, 조회, 수정, 삭제(CRUD)를 안정적으로 처리하는 것이었습니다. 하지만 인공지능이 모든 서비스의 기본값이 된 2026년, 백엔드 개발자에게 요구되는 역량은 단순한 데이터 관리를 넘어 **'데이터에 지능을 입히는 아키텍처'**를 구축하는 것입니다.단순 검색이 아닌 의미 기반의 검색(Semantic Search)을 제공하고, 사용자의 실시간 행동에 따라 즉각적으로 추천 시스템이 가동되어야 합니다. 이를 효율적으로 구현하기 위해 **이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture, EDA)**와 **벡터 데이터베이스(Vector Database)**의 결합이 백엔드 기술 스택의 핵심으로 부.. 2026. 1. 16.
AI 기반 검색 서비스의 최신 동향과 구축 전략: 정확성, 개인화, 그리고 혁신 TL;DR (Too Long; Didn't Read)이 게시글은 2025년 이후 AI 기반 검색 서비스의 최신 동향과 이를 구축하기 위한 실전 전략을 심층적으로 다룹니다. 기존의 키워드 매칭 검색을 넘어 의미 기반 검색(Semantic Search), 검색 증강 생성(RAG), 개인화된 추천이 어떻게 검색 품질을 혁신하는지 분석합니다. 특히, **임베딩 모델(Embedding Model)**을 활용한 벡터 데이터베이스(Vector DB) 구축과, **LLM(대규모 언어모델)**을 통한 정보 요약 및 답변 생성 프로세스를 구체적인 코드 예시와 함께 제시합니다. 또한, 제로 클릭 검색(Zero-Click Search) 시대에 대응하는 콘텐츠 전략과, 검색 서비스의 정확성, 속도, 비용 효율성을 확보하는 기술.. 2025. 10. 10.
LLM 기반 프롬프트 엔지니어링 실습과 노하우: 원하는 결과를 얻어내는 마법의 주문 TL;DR (Too Long; Didn't Read)이 게시글은 **LLM(대규모 언어모델)**의 성능을 극대화하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리와 실전 기법을 다룹니다. 단순히 질문하는 것을 넘어, 역할 부여 (Role-Playing), Few-shot Learning, 그리고 복잡한 추론을 위한 Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅을 사용하는 구체적인 방법을 제시합니다. 또한, 개발자들이 API를 통해 프롬프트를 체계적으로 관리하고 JSON 형식의 구조화된 데이터를 안정적으로 추출하는 방법을 파이썬 코드 예시와 함께 안내합니다. LLM을 실제 애플리케이션에 통합하여 정확성, 일관성, 응답 품질을 높이고자 하는 개발자 및 기획자에게 필수적인 실전 가이드입니다.🚀 배경: 프롬프트 엔.. 2025. 10. 2.
에이전트형 AI(Agentic AI) 실전 적용: 복잡한 문제 해결을 자동화하는 자율 시스템 TL;DR (Too Long; Didn't Read)이 게시글은 단순한 질의응답을 넘어, 자율적으로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 도구를 사용하여 복잡한 작업을 완료하는 에이전트형 AI(Agentic AI) 시스템의 실전 적용 방법을 다룹니다. 특히, LangChain 프레임워크와 OpenAI/Gemini 모델을 사용하여 **'실행 가능한 소프트웨어 개발 계획'**을 수립하는 AI 에이전트를 구축하는 튜토리얼을 제공합니다. 개발자 레벨에서 에이전트의 **계획, 기억, 도구 사용(Tool Use)**의 세 가지 핵심 구성 요소를 이해하고, 실제 업무 자동화 및 서비스 지능화에 에이전트형 AI를 어떻게 통합할 수 있는지 구체적인 코드와 함께 제시합니다.🚀 배경: LLM의 한계를 넘어서는 에이전트형 A.. 2025. 9. 30.
텍스트 전처리 심화 : 더욱 정교한 자연어 처리를 위한 필수 과정 서론앞선 글에서는 텍스트 전처리의 기본적인 개념과 중요성에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리를 더욱 심화하여, 실제 자연어 처리 문제 해결에 필요한 다양한 기법들을 살펴보겠습니다. 텍스트 정규화, 형태소 분석, 문맥 정보 활용, 데이터 불균형 문제 해결, 그리고 다국어 처리까지, 보다 정교한 텍스트 전처리를 통해 자연어 처리 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.1. 텍스트 정규화텍스트 데이터를 일관된 형태로 변환하여 모델 학습에 필요한 노이즈를 줄이는 과정입니다.대문자 소문자 변환: 모든 문자를 소문자 또는 대문자로 통일하여 케이스 민감도를 줄입니다.특수문자 제거: 분석에 필요 없는 특수 문자(예: , . ! ?)를 제거합니다.줄임말 처리: '않습니다'를 '않다'와 같이 표준어로 변환합니.. 2024. 11. 20.
텍스트 데이터 전처리 심화: 오타 수정, 도메인별 전처리, 딥러닝 모델 특화 전처리 서론앞선 글에서 텍스트 데이터 전처리의 기본적인 과정인 토큰화, 정규화, 불용어 처리 등에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리의 더욱 심화된 내용인 오타 수정, 도메인별 전처리, 그리고 딥러닝 모델에 특화된 전처리 기법에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.1. 오타 수정 및 철자 검사오타 수정:규칙 기반: 사전에 정의된 오타 패턴을 이용하여 오타를 찾아 수정합니다.통계 기반: 대규모 텍스트 코퍼스를 기반으로 확률 모델을 만들어 오타를 예측하고 수정합니다.딥러닝 기반: Seq2Seq 모델이나 Transformer 모델을 이용하여 오타를 수정하는 시퀀스 모델을 구축합니다.철자 검사:사전 기반: 사전에 등록된 단어와 비교하여 맞춤법을 검사합니다.음운 변환: 단어의 음운 변화를 이용하여 유사한 단어를 찾.. 2024. 11. 19.
728x90

티스토리툴바