[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ]📋요약 생성형 AI의 한계를 보완하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 구조를 소개합니다.검색과 생성을 결합해 최신 정보 반영, 출처 기반 정확성, 투명한 검증으로신뢰성 있는 답변을 가능하게 하는 원리와 핵심 요소를 설명합니다. #RAG #검색증강생성 #벡터임베딩 #AI아키텍처 #LLM들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️요즘 뉴스와 컨퍼런스에서는 하루가 멀다 하고 “생성형 AI 혁신 사례”가 쏟아지고 있어요.하지만 막상 현업에서 만나는 분들은 이렇게 묻곤 해요.“AI가 답은 잘하는데… 믿을 만한 걸까? 🤔”그 의문에는 이유가 있어요. AI 답변이 때로는 겉보기에 그럴듯하..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 생성형 AI 도입에 대한 관심이 높아지며, 기업들은 단순한 API 호출을 넘어 자사 데이터를 기반으로 하는 맞춤형 AI 시스템 구축에 관심을 갖기 시작했습니다. 그 중심에 있는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)인데요. 하지만 기술의 개념은 점차 알려지고 있음에도, 실제 기업 환경에서 RAG 시스템을 도입·운영하기까지는 여전히 다양한 장벽이 존재합니다. 지난 7월 24일, ‘우리 기업의 AX 전략 웨비나’에 참석한 실무자 약 300명을 대상으로 진행한 설문을 통해 기업들이 생성형 AI, 특히 RAG 도입을 어떻게 고민하고 있으며 어떤 지원이 필요한지를 구체적으로 살펴보았..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀] 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 기업의 AX(AI Transformation)가 본격화되면서 경쟁력 확보를 위한 생성형 AI 도입이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 하지만 실제 구현 단계에서는 모델 선정, 인프라 구성, 데이터 연계, 보안, 비용 등 복잡한 과제를 동시다발적으로 해결해야 하는 문제에 직면하게 됩니다. 이러한 현실적인 어려움을 해결하기 위해 kt cloud에서는 ‘우리 기업의 AX 전략 - RAG 구축으로 시작하는 kt cloud AI Foundry 활용’을 주제로 오는 7월 24일(목) 오후 2시부터 3시까지 온라인 세미나를 진행합니다. 이번 웨비나에서는 AI 산업과 RAG 기술 트렌드, 그리고 kt cloud AI Fo..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️“혼자 가면 빨리 가지만, 함께 가면 더 멀리 간다”는 말처럼, AI 기술도 이제 ‘협업’의 시대로 접어들고 있어요. 과거에는 하나의 AI가 독립적으로 작동하며 주어진 작업만 수행했다면, 이제는 여러 AI 에이전트들이 팀처럼 협력하며 더 복잡하고 다양한 문제를 해결하고 있죠. ✨ 예를 들어, 한 AI는 전략을 수립하고, 다른 AI는 실행을 맡고, 또 다른 AI는 결과를 분석해요. 마치 기업에서 기획팀, 운영팀, 분석팀이 각자 역할을 나누어 일하는 것처럼요. 이러한 협업 구조는 자율주행, 스마트 시티, 금융 트레이딩 같은 복잡한 환경에서 효율성과 정확성을 동시에 달성하는 데 꼭 필..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우  님 ]  개요AI가 고도화되며 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 품질과 정확도는 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 그러나 LLM은 훈련 데이터에 포함된 정보만을 기반으로 작동하기 때문에, 최신 데이터나 특정 도메인에 특화된 정보 제공에는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위한 기술로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Vector DB가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 RAG의 원리와 Vector DB가 어떻게 AI 모델의 응답 정밀도를 높이는지, 그리고 이를 활용해 실제 애플리케이션을 개념적으로 구성하는 방법을 다룹니다.1. RAG와 Vector Database란 무엇인가?RAG를 설명하기에 앞서 Vector DB에 대해 이해하는 것..