본문 바로가기

재테크259

에이전트형 AI의 진화: ‘Planner-Exec’ 워크플로우 그다음은? AI 에이전트는 어떻게 더 똑똑해지고 있는가?AI 에이전트는 단순한 작업 수행자에서 자율적인 문제 해결사로 진화하고 있습니다.이러한 변화의 중심에는 고도화된 ‘Planner-Exec’ 워크플로우가 있습니다.이 글에서는 해당 구조가 어떻게 발전하고 있는지,그리고 최신 트렌드가 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 살펴봅니다.AI 연구자, 개발자, 실무 도입을 고민하는 분들에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.Planner-Exec 구조란 무엇인가?Planner-Exec 구조는 문제 해결 과정을 두 단계로 나눕니다.1단계는 계획 수립(Planner), 2단계는 실행(Executor)으로,이로 인해 자율성과 효율성이 향상됩니다.예를 들어 "웹사이트 분석 보고서 작성"이라는 과제가 주어졌을 때,Planner는 필요한 .. 2025. 8. 2.
AIGC 콘텐츠의 저작권, 워터마크와 태그 표준화로 해결될 수 있을까? AIGC 창작물을 어떻게 보호할 수 있을까? 워터마크와 메타데이터 표준 논의 현황AIGC(인공지능 생성 콘텐츠)가 빠르게 확산되면서 이미지, 텍스트, 영상 등과 관련한저작권 문제가 점점 더 부각되고 있습니다. 이에 따라 글로벌 기술 기업들과 국제 기구들은워터마크와 콘텐츠 태그를 통한 저작권 보호 및 출처 명시 방법에 대한 논의를 활발히 이어가고 있습니다.이번 글에서는 AIGC 저작권 이슈의 핵심과, 워터마크 및 메타데이터 기반 표준화 작업의진행 상황을 정리합니다.AIGC 콘텐츠에서 저작권이 중요한 이유는?AIGC 콘텐츠는 인간 창작물과 구분이 어려울 정도로 정교해졌으며,상업적 활용도 급격히 증가하고 있습니다.이로 인해 저작권 침해, 출처 누락, 무단 도용 등의 문제가 빈번하게 발생하고 있습니다.이러한 무.. 2025. 8. 2.
RL-HF에서 RL-CAI로? 지속적 AI 정렬의 시대가 열린다 RL-HF는 끝났는가? 왜 지금 지속적 정렬이 필요한가최근 AI 개발 방식이 변화하고 있습니다. 이전에는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이 주된 방식이었으나,이제는 지속적 정렬(Continuous Alignment)이 가능한 새로운 패러다임인 RL-CAI가 주목받고 있습니다.RLHF는 피드백을 통해 일회성으로 정렬을 완료하는 방식이었던 반면, RL-CAI는환경에 지속적으로 적응하며 정렬 상태를 유지하고 개선해 나가는 구조입니다.이 글에서는 두 방식의 차이점, 왜 변화가 필요한지, RL-CAI의 구조적 장점에 대해 살펴봅니다.RLHF란 무엇이며, 왜 사용되었는가RLHF는 Reinforcement Learning from Human Feedback, 즉 인간 피드백 기반 강화학습을 의미합니다.기계 학습.. 2025. 8. 1.
검증 가능한 신뢰형 AI: Verifiable RLHF 최신 연구 동향 Verifiable RLHF란 무엇이며 왜 주목받고 있을까?Verifiable RLHF(Verifiable Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 검증 가능한 강화학습)는 신뢰할 수 있는 인공지능을 구축하기 위한 핵심 기술로 급부상하고 있습니다. 이 방법은 인간 피드백 기반 학습의 불확실성과 비결정성을 줄이고, AI 시스템의 행동과 결과를 수학적으로 검증할 수 있는 방식을 제공합니다. 본 글에서는 Verifiable RLHF의 정의, 배경, 연구 흐름, 활용 분야, 그리고 한계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.신뢰 가능한 AI와 RLHF의 관계AI가 인간의 언어와 행동, 의사결정을 흉내내는 수준이 높아질수록,그 결과를 신뢰할 수 있는지가 가장 중요한 .. 2025. 8. 1.
Vectara Search API로 구축한 사내 지식 검색 엔진 리뷰 기존 검색보다 얼마나 똑똑해졌을까? 실제 사용 후기를 중심으로 살펴봅니다사내 문서가 계속 늘어남에 따라 원하는 정보를 찾기가 점점 어려워지고 있습니다. 특히 부서별로 분산되어 있거나 오래된 PDF 파일에 저장된 자료의 경우, 단순 키워드 기반 검색에는 한계가 있습니다. 이번 글에서는 Vectara Search API를 활용해 구축한 사내 지식 검색 엔진의 실제 사용 경험을 바탕으로 기능성과 성능을 상세히 리뷰해보았습니다.도입 배경과 주요 기대 효과사내 데이터는 회의록, 정책 문서, 제품 가이드, 이메일 아카이브 등다양한 형식으로 존재합니다.이처럼 비구조화된 데이터가 많아 일반적인 키워드 검색은문맥을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많았습니다.Vectara는 이를 해결하기 위해텍스트의 의미를 이해하는 시맨틱.. 2025. 7. 31.
LlamaIndex로 구현하는 데이터 기반 RAG 파이프라인 구축기 문서 기반 RAG 시스템은 어떻게 설계하고 적용할 수 있을까요?LlamaIndex는 텍스트 문서를 효율적으로 구조화하고, 이를 기반으로 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 이 글에서는 LlamaIndex를 활용해 사내 데이터, PDF, 웹 문서 등을 AI 모델과 연결하는 RAG 파이프라인을 설계하고 구현하는 전 과정을 안내합니다.LlamaIndex란? RAG 인덱싱을 위한 핵심 도구LlamaIndex는 GPT 모델과 결합해외부 데이터를 검색하고 활용하는 RAG 아키텍처에 적합한문서 인덱싱 프레임워크입니다.텍스트 파일, 데이터베이스, Notion, Google Docs, PDF 등다양한 소스로부터 데이터를 불러와검색 가능한 인덱.. 2025. 7. 31.

티스토리툴바