[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ] 📋 요약 AI 도입은 이제 어렵지 않습니다. 진짜 승부는 '업무를 어떻게 바꿀 것인가'에서 시작됩니다. 이번 트렌드 리포트는 kt cloud가 '실제로 변화를 만드는 AX 전략이 무엇인지'에 대해압축적이고 실질적인 인사이트를 담았습니다. #AI #AX #AI 전환 #AI Foundry안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.이제 AI 도입 자체는 더 이상 어려운 일이 아닙니다. 문제는 그 다음입니다. 많은 기업이 PoC 단계에서는 성과를 내지만, 조직 전반으로 확산하는 AX 단계에서 벽을 마주하는 경우가 빈번합니다. 데이터는 흩어져 있고, AI 모델은 업무에 붙지 않으며, ROI는 계산조차 어렵습니다. “AI는 도입했지만, 비즈니스는 변하지 않..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 RAG 시스템의 성능을 좌우하는 청킹(Chunking) 전략과 최적화 방법을 다룹니다.고정 길이, 의미 기반, 구조 기반 청킹의 원리와 실전 활용법을 상세히 소개합니다.#RAG #청킹 #AI검색 #LLM #데이터전처리들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️RAG를 구축하다 보면 누구나 한 번쯤 이런 벽을 만나게 돼요.“문서는 준비했고, 임베딩도 만들었는데… 왜 성능이 기대보다 낮지?” 이때 가장 먼저 의심해야 하는 부분이 바로 청킹(Chunking)이에요.LLM이 이해할 수 있는 크기로 문서를 분할하는 단순한 작업처럼 보이지만, 실제로는 검색 품질·비용·지연까지 모두 좌우하는 핵심 변수거든요. 흥미로운..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 RAG 시스템에서 데이터 파싱과 전처리가 검색 품질에 미치는 핵심 영향을 분석합니다.정형·반정형·비정형 데이터별 최적화 전략과 효율적인 자동화 파이프라인 설계 방안을 제시합니다. #RAG #데이터파싱 #전처리 #검색증강생성 #AI들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️RAG 시리즈 1편에서 아키텍처와 핵심 구성 요소를 다뤘는데, 많은 분들이 이런 질문을 해주셨어요. "RAG 구조는 이해했는데... 실제로 데이터를 어떻게 준비해야 하나요?" 🤔 정말 핵심을 짚은 질문이에요. 아무리 훌륭한 LLM과 벡터 검색 엔진을 갖춰도, 데이터 준비 단계에서 실수하면 모든 게 무너져요. 특히 기업 환경에서는 PDF 보..