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AI 에이전트 아키텍처 완벽 가이드 — 2026년 멀티에이전트 시대의 설계 패턴 📌 이 글에서 다루는 내용챗봇과 에이전트의 결정적 차이 → 7가지 핵심 설계 패턴(ReAct, Reflection, Tool Use, Planning, Multi-Agent, Sequential, HITL) → 멀티에이전트 아키텍처의 실전 구조 → A2A 프로토콜 → 엔터프라이즈 에이전트 3계층 아키텍처 → 프레임워크 비교 → 시작 가이드까지.🤖 챗봇 vs AI 에이전트: 근본적 차이"AI 에이전트"라는 단어가 2025~2026년 가장 많이 소비된 기술 용어 중 하나입니다. 그런데 많은 조직이 기존 챗봇에 에이전트라는 라벨을 붙이고 있어요. 둘의 차이를 명확히 해야 합니다.챗봇은 반응(Reactive)합니다. 사용자가 질문하면 대답하고, 대화가 끝나면 아무것도 하지 않아요. 반면 AI 에이전트는 능동.. 2026. 4. 7.
LLM vs AI Agent, 뭐가 다를까? 초보자를 위한 완벽 가이드 🤖 LLM vs AI Agent뭐가 다를까?똑똑한 두뇌 vs 알아서 일하는 비서 — 초보자를 위한 완벽 가이드📑 목차LLM이란 무엇인가AI Agent란 무엇인가핵심 차이 5가지비유로 이해하기 — 식당 편AI Agent는 어떻게 작동하는가실제 사례로 보는 차이LLM에서 Agent까지, 자율성의 스펙트럼2026년, 왜 Agent가 대세인가정리 및 마무리요즘 AI 뉴스를 보면 LLM과 AI Agent라는 단어가 거의 매일 등장합니다. ChatGPT가 세상을 놀라게 한 게 엊그제 같은데, 이제는 "Agent"가 대세라고 하죠. 그런데 정작 이 둘이 어떻게 다른지 명확하게 설명할 수 있는 사람은 많지 않습니다.이 글에서는 IT 비전공자도 이해할 수 있도록 LLM과 AI Agent의 차이를 비유, 구조도, 실제.. 2026. 4. 7.
LLM 모델 핵심 용어 총정리 — 양자화, MoE, FP16, MTP 뜻과 원리 LLM 모델 핵심 용어 총정리양자화 · MoE · FP16 · MTP — 비전공자도 이해할 수 있게"DeepSeek-V3는 671B MoE 모델로 FP8 학습을 적용했고 MTP로 추론 속도를 1.8배 높였다" — 이 문장이 한 번에 읽힌다면 이 글은 필요 없습니다. 아직 뭔 소리인지 모르겠다면, 이 글 하나로 해결됩니다.목차기본 개념 — 파라미터와 토큰숫자의 정밀도 — FP32, FP16, BF16, INT8, INT4양자화 (Quantization)MoE (Mixture of Experts)MTP (Multi-Token Prediction)기타 자주 보이는 용어한 장 정리 — 요약 테이블1 기본 개념 — 파라미터와 토큰🧠 파라미터 (Parameter)AI 모델이 학습한 "기억"의 최소 단위입니다. 숫.. 2026. 4. 6.
Building an Internal LLM Server — Ollama vs vLLM, RAG Integration & LDAP Auth A comprehensive guide to building an internal LLM server in air-gapped environments. Covers Ollama vs vLLM comparison, RAG pipeline setup, LDAP authentication, and a phased deployment roadmap.Many organizations are actively adopting cloud-based LLMs like GPT-4 and Claude, but what if your network is completely disconnected from the internet? In air-gapped (network-isolated) environments, externa.. 2026. 3. 31.
Dense FP16, MoE, AWQ 뭔 말이야? | AI 모델 용어 완벽 정리 (2026년) Hugging Face에서 AI 모델을 다운로드하려고 보면 Dense-FP16, MoE-8x7B, AWQ-4bit 같은 이름이 붙어있죠. 처음 보면 무슨 암호 같아서 당황스러운데요. 오늘은 이 용어들이 정확히 무엇을 뜻하는지, 왜 중요한지를 초보자 눈높이에서 하나씩 풀어보겠습니다. 이 글 하나로 모델 이름만 보고도 "아, 이건 이런 모델이구나" 판단할 수 있게 되실 거예요!📑 목차1. 숫자의 정밀도 — FP32, FP16, BF16이 뭔가요?2. 모델 구조 — Dense vs MoE3. 양자화(Quantization) — AWQ, GPTQ, GGUF4. 실전 정리표 — 어떤 모델을 선택해야 할까?💡 꿀팁 모음🔹 1. 숫자의 정밀도 — FP32, FP16, BF16이 뭔가요?AI 모델의 핵심은 결국 .. 2026. 3. 24.
RAG 검색 품질 개선 방법 (Hybrid Search, Metadata Filtering, Knowledge Graph까지) AI 기반 검색 시스템이나 내부 문서 검색 시스템을 만들다 보면 다음과 같은 문제가 자주 발생합니다.예를 들어 다음과 같은 상황입니다.질문: react 인증 구조 설명그런데 검색 결과가 이렇게 나옵니다.1. react 인증 가이드2. react API 문서3. vue 인증 가이드 ← 문제분명 React을 물어봤는데 Vue 문서가 계속 검색되는 문제가 발생합니다.이 문제는 Vector Search 기반 RAG 시스템에서 매우 흔하게 발생하는 문제입니다.이번 글에서는 다음 내용을 개발자 관점에서 자세히 설명하겠습니다.RAG 검색에서 잘못된 문서가 나오는 이유Vector Search의 한계Hybrid Search 구조Metadata FilteringReranker 적용 방법Knowledge Graph 기반 .. 2026. 3. 9.
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