[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 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 필요한 ..

[ 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..