serendipity

서론: 익숙한 고통, 보이지 않는 비용우리는 매일 수많은 정보의 홍수 속에서 일합니다. 업무와 관련된 법령, 복잡한 내부 규정, 빼곡하게 적힌 매뉴얼까지, 중요한 의사결정의 근거가 되는 지식들은 저마다 개인의 PC, 수신함이 가득 찬 이메일, 혹은 정돈되지 않은 팀 공유 폴더 깊숙한 곳에 흩어져 있습니다. 이러한 현실은 많은 직장인에게 익숙한 풍경이지만, 동시에 비효율의 근원이기도 합니다. 결정적인 순간, 필요한 정보를 즉시 찾아내지 못해 발을 동동 굴렀던 경험은 누구에게나 있을 것입니다.하지만 만약 이 모든 업무 지식을 하나의 지식 베이스에 체계적으로 축적하고, 필요할 때마다 마치 전문가에게 묻듯 AI에게 질문하여 정확한 답변을 얻을 수 있다면 어떨까요? 이는 단순히 정보를 찾는 시간을 줄이는 것을 넘..

서론최근 대규모 언어 모델(LLM)은 혁신적인 성능으로 다양한 분야에 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 LLM은 사실과 다른 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상, 그리고 학습 데이터에 없는 최신 정보를 반영하지 못하는 최신성 부족이라는 내재적인 한계를 동시에 드러내고 있습니다. 이러한 문제점들은 AI 생성 정보의 신뢰도를 저하시키고 잘못된 정보의 확산으로 이어져 교육, 산업, 법률 등 여러 분야에서 심각한 위험을 초래할 수 있습니다.LLM의 이러한 한계를 극복하고 신뢰도를 높이기 위한 방안으로 외부 데이터 또는 지식을 활용하는 방식이 중요해졌습니다. 그 결과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 LLM의 신뢰성 및 유용성을 향상시키는 핵심 솔루션으로 급..