LLM RAG에 대한 글을 공유 받고, 이 글을 AI와 공부한 내용을 정리해서 업로드 합니다. [LINK] 1. 기존 RAG 방식의 구조적 결함과 지식의 휘발성 현재 대부분의 AI 서비스가 채택하고 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사용자의 질문이 들어오는 순간 관련 문서를 검색하여 답변을 생성하는 방식임. 하지만 이 방식은 근본적인 한계를 지니고 있다는 것이다. 질문이 발생할 때마다 원시 데이터(Raw Data)에서 … 더 읽기
비개발자가 AI를 활용해 실제 비즈니스 가치가 있는 서비스를 구현하기 위해서는 단순한 코딩 프롬프트를 넘어선 전략적 접근이 필수적이다. 비매드(B-MAD) 프레임워크는 바로 이러한 맥락에서 탄생한 현대 기획자의 생존 치트키라고 할 수 있다. 이번 시리즈 3탄에서는 비즈니스와 마케팅 설계를 거쳐 실제 ‘제품’으로 형상화하는 Design(디자인) 단계와 이를 AI 에이전트에게 위임하여 완성하는 최종 통합 과정을 상세히 다룬다. 1. 비매드(B-MAD) 실전 … 더 읽기
인공지능 업계에서 유례없는 대형 보안 사고가 발생했다. (2026년 3월 31일) 앤스로픽(Anthropic)이 개발 중인 차세대 코딩 도구인 ‘클로드 코드(Claude Code)’의 전체 소스 코드가 NPM 저장소를 통해 외부에 노출된 것이다. 단순한 코드 유출을 넘어 그 내부에 숨겨진 혁신적인 기능들이 드러나며 전 세계 개발자들의 이목이 쏠리고 있다. 본 글에서는 이번 유출 사건의 전말과 그 안에 담긴 ‘에이전트 OS’로서의 … 더 읽기
인공지능과의 대화가 일상이 된 2026년, OpenAI는 단순한 답변을 넘어 사용자의 ‘손’이 되는 혁신을 현실화했다. 그 핵심은 사용자의 화면을 보고 직접 클릭하며 복잡한 작업을 수행하는 자율형 에이전트, OpenAI 오퍼레이터(Operator)가 있다. 과거에는 인간이 AI에게 정보를 물어봤다면, 이제는 AI에게 업무 전체를 위임하는 ‘에이전트 경제’ 시대가 열린 것이다. 본 글에서는 오퍼레이터의 기술적 실체와 2026년 기업들이 이 기술을 어떻게 비즈니스 … 더 읽기
AI가 내놓은 결과물이 “그럴듯해 보인다”는 것과 “실제로 완벽하게 작동한다”는 것 사이에는 거대한 간극이 존재한다. 보리스 체르니 워크플로우의 세 번째 단계는 AI의 근본적인 한계인 ‘할루시네이션(환각)’과 ‘타협하는 속성’을 제어하여, 결과물의 품질을 시니어 전문가 수준으로 격상시키는 엄격한 검증 시스템에 대해 다룬다. 1. “다 됐습니다”라는 말을 의심해야 하는 이유 많은 사용자가 AI에게 업무를 맡긴 후 가장 당혹스러워하는 지점은 AI가 … 더 읽기
AI와 협업하며 가장 허망한 순간은 한참 동안 결과물을 만들어온 AI가 “사실은 우리 프로젝트 방향과 전혀 맞지 않는 방식”으로 작업했음을 깨달았을 때이다. 보리스 체르니 워크플로우의 두 번째 단계는 AI의 성급한 실행을 억제하고, 유한한 지능 자원을 효율적으로 분배하여 이러한 자원 낭비를 원천 차단하는 데 목적이 있다 1. ‘일단 실행’이 불러오는 비효율과 자원 낭비 인공지능과 협업해 본 경험이 … 더 읽기
