LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
AI 기반 운영 문서화 — 예방점검 증적 자동화 도입 기준
표준운영절차는 절차마다 증적 문서를 지정하고, 예방점검체계는 항목마다 주기를 정합니다.
RAG란 무엇인가 — 파이프라인 해부와 도입 체크리스트
RAG는 외부 지식 저장소에서 질문과 관련된 문서를 검색해, 그 내용을 근거로 LLM이 답변을 생성(generation)하게 하는 기법입니다.
생성형 AI 진화 4단계 — LLM에서 Agentic까지
이 도입 파트는 총 14장으로 구성되며, 개념 이해에서 아키텍처, 도입 과제, 배경 기술까지 네 흐름으로 나눠 볼 수 있습니다.
AX vs DX — 디지털 전환과 AI 전환, 무엇이 다른가
DX는 종이·수작업·단절된 시스템으로 돌아가던 업무를 디지털 프로세스와 데이터 기반으로 바꾸는 전환입니다.
AI 에이전트와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교
챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.
LLM이란 무엇인가 — 원리부터 기업 도입 판단까지
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습되어 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 모델입니다.
AI 에이전트란 무엇인가 — 정의, 구조, 기업 도입 기준
AI 에이전트(AI Agent)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 두뇌로 삼아, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고(Planning) 외부 도구를 호출해(Tool Use) 여러 단계를 실행하는 소프트웨어 시스템입니다.
프라이빗 sLLM Qwen 3.6 27B — 데이터 주권과 TCO를 함께
상용 프론티어와의 성능 격차가 좁혀지며 저울추가 이동했습니다.
