인공지능의 활용

안녕하세요! 지난 시간 우리는 AI에게 최신 지식이라는 날개를 달아주는 'RAG(검색 증강 생성)' 기법을 알아보았습니다. 오늘은 AI가 우리의 긴 지시사항을 한눈에 파악하고, 논리적인 계층 구조로 이해하게 만드는 '마크다운(Markdown) 활용법'을 마스터해 보겠습니다. ​ 프롬프트가 길어질수록 AI는 정보의 우선순위를 혼동하거나 맥락을 놓치기 쉽습니다. 이때 마크다운 문법을 사용하면 AI의 문맥 파악 능력을 비약적으로 높여 훨씬 정교하고 구조화된 답변을 얻을 수 있습니다. ​ 1. 마크다운(Markdown) 포맷이란? 마크다운은 일반 텍스트 파일에 특수 기호(#, -, *, ``` 등)를 사용하여 글의 구조를 손쉽게 표현하는 문법입니다. 별도의 에디터 없이도 가독..

안녕하세요! 지난 시간까지는 AI가 가진 내부 논리를 강화하는 기법들을 배웠습니다. 하지만 AI에게는 치명적인 약점이 하나 있습니다. 바로 학습 데이터에 포함되지 않은 최신 정보나 특정 조직 내부의 깊숙한 지식은 알지 못한다는 점입니다.오늘 배울 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 AI가 자신의 기억력에만 의존하지 않고, 필요한 정보를 외부에서 실시간으로 찾아보고 답변하게 만드는 기술입니다. 쉽게 말해, AI에게 '오픈북 테스트'를 보게 하는 것과 같습니다.1. RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가요?RAG는 거대 언어 모델(LLM)이 답변을 생성하기 전에 외부의 신뢰할 수 있는 지식 소스나 데이터베이스에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)하고, 그..

안녕하세요! 지난 시간에는 사고의 경로를 나뭇가지처럼 확장하는 '생각의 나무(ToT)'를 배워보았습니다. 오늘은 AI가 내놓은 여러 가지 답변 중 가장 신뢰할 수 있는 최적의 결과물을 선택하는 '자기 일관성(Self-consistency)' 기법을 소개합니다.AI는 매번 똑같은 질문을 해도 내부의 '온도(Temperature)' 설정이나 '단어 예측' 확률에 따라 조금씩 다른 답변을 내놓을 수 있습니다. 특히 복잡한 논리나 수학 문제에서는 한 번의 답변만 믿기 불안할 때가 있죠. 이때 "동일한 문제를 여러 방식으로 풀어보게 한 뒤, 가장 많이 공통으로 나오는 답을 선택"하는 것이 바로 자기 일관성 기법의 핵심입니다.1. 자기 일관성(Self-consistency) 기법이란 무엇인가요?자기 일관성 기법은 ..