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의미 검색과 관계 추론의 결합: 신뢰 가능한 LLM을 위한 하이브리드 RAG
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1. 서론 대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 생성 능력을 갖추고 있지만, 실제 업무 환경이 요구하는 최신성, 근거 기반의 정확성, 응답의 일관성이라는 세 가지 조건을 단독으로는 충분히 만족시키기 어렵습니니다. 문서와 규정은 수시로 변경되며, 답변에는 명확한 출처와 시점이 요구되고, 각 조직마다 고유한 맥락과 … 더 보기
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ControlNet 구글 코랩 실습: 스케치 한 장으로 원하는 이미지 만들기
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“사자 그림을 그려줘” 라고 요청하면 멋진 사자를 그려주지만, “정면을 응시하는 사자를 그려줘”라고 하면 여전히 옆모습이나 뒷모습의 사자가 나오는 경우가 많습니다. Stable Diffusion을 사용해보신 분이라면 이런 답답함을 경험해보셨을 겁니다. 원하는 자세, 구도, 레이아웃을 텍스트로 설명하는 것은 생각보다 훨씬 어렵고, 결국 수십 … 더 보기
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시선으로 동작하는 AI: 에고센트릭 비전과 엣지 컴퓨팅의 융합
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안녕하세요. 빅데이터&AI사업부의 김강산입니다. 최근 구글 글래스(Google Glass)의 재조명이나 메타 퀘스트(Meta Quest) 같은 디바이스의 발전으로 AI가 세상을 바라보는 시각이 변화하고 있습니다. 과거의 AI가 CCTV처럼 고정된 위치에서 세상을 관찰했다면, 이제는 사람의 1인칭 시점(First-Person View)에서 의도를 이해하고 반응하는 기술이 핵심이 되고 있습니다. 오늘 … 더 보기
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클라우드·MSA·AWS 아키텍처로 보는 현대 서비스의 구조적 변화
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1. 클라우드 도입 전략 Public / Private / Hybrid / Multi Cloud 비교와 비즈니스 영향 최근 기업들은 단순히 “서버를 클라우드로 옮긴다” 수준이 아니라 비용 최적화, 보안 요구사항, 규제 준수, 기술적 유연성 확보를 위해 다양한 방식으로 클라우드를 도입하고 있습니다. 클라우드 서비스 … 더 보기
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CS-MIG2.0을 사용한 이기종DB 데이터 전환
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차세대 프로젝트에서 Oracle DB에서 PostgreSQL DB로 데이터 전환을 수행하며 CS-MIG2.0을 사용한 경험을 공유합니다. 기존 CS-MIG는 Oracle DB 동종 전환만 가능했지만, 업그레이드 된 CS-MIG2.0은 서로 다른 이기종 DB의 전환까지 지원하게 되었습니다. 제가 경험한 프로젝트는 CS-MIG2.0을 이기종 DB 전환에 활용한 첫 번째 … 더 보기
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RAG의 진화: GraphRAG, Agentic RAG, CRAG의 등장
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최근 저희 부서의 과거 입찰 문서를 벡터 데이터베이스(Vector Database)에 저장하고, 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축했습니다. “신규 공고인 분석사업과 유사한 우리의 과거 사업은 무엇이 있나요?”라는 질문에 시스템은 자신 있게 답변했지만, 자세히확인해보니 완전히 다른 사업의 내용을 가져와 답변하는 경우가 있었습니다. … 더 보기
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컨테이너 가상화 개념과 분산 트랜잭션 처리 전략
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1. 컨테이너 가상화 기술의 이해 가상화 기술의 진화 전통적인 가상화 기술은 하이퍼바이저를 통해 하드웨어 레벨에서 가상 머신(VM, Virtual Machine)을 생성했습니다. 각 VM은 완전한 게스트 OS를 포함하여 상당한 오버헤드가 발생했고, 컨테이너 가상화는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 컨테이너는 OS 레벨 가상화를 … 더 보기
