반응형 AI(Artificial Intelligence)16 내 컴퓨터가 슈퍼 AI가 된다! 로컬 LLM의 절대 강자 'Ollama'에 대해 알아보겠습니다. 최근에는 ChatGPT나 Claude 같은 클라우드 AI 대신, 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 로컬 LLM(Local LLM)에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있습니다. 그 중심에 있는 대표 도구가 바로 Ollama 입니다. Ollama는 복잡한 설정 없이도 LLM을 손쉽게 다운로드하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크로, 개인용 PC를 하나의 AI 서버처럼 활용할 수 있도록 만들어줍니다.Ⅰ. Ollama란 ? 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)을 개인 PC나 서버에서 쉽게 실행할 수 있도록 만든 도구입니다. 예전에는 로컬에서 AI를 돌리려면 환경 설정이 복잡하고 기술적 진입장벽도 높았지만, Ollama는 이를 일반 프로그램 설치처럼 단순화했습니다. 쉽게 말해, Ollama는 AI 모델의 다운로드,.. 2026. 4. 3. AI의 장기 기억 장치, '벡터 데이터베이스'에 대해 알아보겠습니다. 2026년, 생성형 AI의 성능은 이제 모델 자체의 똑똑함보다 “얼마나 방대한 지식을 실시간으로 활용하느냐”에서 결정됩니다. 그 핵심 두뇌 역할을 하는 것이 바로 벡터 데이터베이스입니다.Ⅰ. 벡터 데이터베이스(Vector Database)란 ? 기존의 데이터베이스(SQL)가 엑셀 시트처럼 글자나 숫자를 정확하게 매칭해서 찾는 방식이었다면, 벡터 데이터베이스는 데이터의 ‘의미(Semantic)’를 숫자로 변환하여 저장합니다. 비유하자면 기존 DB: "사과"라는 글자가 포함된 책을 찾아줘! 벡터 DB: "빨갛고 아삭하며 비타민이 풍부한 과일에 대한 내용을 찾아줘!" (글자가 달라도 의미가 통하면 찾아냄)Ⅱ. 벡터 데이터베이스(Vector Database)가 필요한 이유 ⅰ. 시맨틱 검색 (Semanti.. 2026. 4. 2. 챗봇의 시대는 끝났다? 스스로 업무를 완수하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'를 알아보겠습니다. 2026년 현재 AI 기술은 단순한 ‘대화형 챗봇’을 넘어, 실제 업무를 수행하는 단계로 빠르게 진화하고 있습니다. 그 중심에 있는 개념이 바로 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 이번 글에서는 기존 생성형 AI와 무엇이 다른지, 어떻게 동작하는지, 그리고 앞으로 어떤 변화를 가져올지까지 체계적으로 정리해보겠습니다. Ⅰ. 에이전틱 AI(Agentic AI) 란 무엇인가? 기존의 생성형 AI는 사용자의 질문에 대해 답변을 생성하는 역할에 머물렀습니다. 예를 들어 이메일 초안을 작성하거나, 코드를 설명하는 수준입니다. 반면, 에이전틱 AI는 한 단계 더 나아가 목표를 스스로 이해하고, 계획을 세우며, 실행까지 완료하는 ‘자율형 AI’입니다. 즉, 단순 요청: “이메일 써줘” 에이전틱 AI: “일정.. 2026. 3. 27. 멀티모달 AI란 무엇인가? 텍스트를 넘어 보고 듣고 이해하는 AI의 시대 AI 기술은 이제 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어, 이미지·음성·영상까지 동시에 이해하는 단계로 빠르게 진화하고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 텍스트 기반 챗봇이 혁신이었다면, 이제는 사진을 보여주면 설명하고, 목소리로 대화하며, 영상까지 이해하는 AI가 등장했습니다. 이러한 변화를 이끄는 핵심 기술이 바로 멀티모달 AI(Multimodal AI)입니다.Ⅰ. 멀티모달 AI (Multimodal AI) 란 무엇인가? 기존 AI는 하나의 데이터 유형만 처리하는 경우가 많았습니다. 1) 텍스트만 처리하는 언어 모델 2) 이미지만 인식하는 컴퓨터 비전 모델 이러한 방식을 싱글모달(Single-modal)이라고 합니다. 반면 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동.. 2026. 3. 26. AI는 왜 틀릴까? 기업들이 RAG에 주목하는 이유와 생성형 AI의 패러다임 변화 Ⅰ. RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 이란? 최근 AI 모델은 매우 자연스럽고 그럴듯한 답변을 생성할 수 있지만, 때로는 사실이 아닌 정보를 만들어내는 한계(Hallucination)를 보이기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 간단히 말해, “모델이 자신의 기억(파라미터)에만 의존하지 않고, 필요한 정보를 외부에서 검색한 뒤 그 근거를 바탕으로 답변하는 방식”입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)은 학습된 데이터 범위 내에서만 답변이 가능하지만, RAG는 다음과 같은 외부 자원을 활용할 수 있다. ⅰ. 외부 데이터베이스 및 문서 ⅱ. API 및 실.. 2026. 3. 25. AI 게이트웨이(AI Gateway)에 대해 알아보겠습니다. 최근 IT 업계의 최대 화두는 단연 AI와 클라우드의 결합입니다. 하지만 ChatGPT, Claude, Gemini 등 넘쳐나는 LLM(대규모 언어 모델) 사이에서 기업들은 고민에 빠졌습니다. "이 많은 모델을 어떻게 안전하고 저렴하게 관리하지?"그 해답이 바로 AI 게이트웨이(AI Gateway)입니다. 이제는 선택이 아닌 필수 인프라가 된 AI 게이트웨이의 모든 것을 정리해 드립니다.Ⅰ. AI 게이트웨이란 무엇인가? 애플리케이션과 AI 모델 사이에서 모든 요청을 중재하는 지능형 미들웨어(Middleware)입니다. 기존의 API 게이트웨이가 단순히 데이터의 통로 역할을 했다면, AI 게이트웨이는 'AI의 언어(프롬프트)'와 '비용(토큰)'을 이해하고 통제하는 두뇌 역할을 합니다. API Gateway.. 2026. 3. 24. 이전 1 2 3 다음 반응형