LLM, RAG, AI 에이전트의 차이점을 간단하고 이해하기 쉽게 설명합니다. 다음은 원본 트윗의 번역입니다. 마침내 LLM, RAG, AI 에이전트의 차이점을 이해하게 되었습니다. 지난 2년 동안 저는 진정으로 실용적인 AI 시스템을 구축해 왔습니다. 이제 마침내 다음과 같은 사실을 깨달았습니다. LLM(Large Language Model), RAG(Retrieval Augmentation), 그리고 AI 에이전트는 서로 경쟁하는 기술이 아니라, 동일한 AI 지능형 시스템을 구성하는 세 가지 계층입니다. 많은 사람들이 이들을 상호 배타적인 도구로 취급하며 오용하고 있습니다. --- 대규모 언어 모델은 "두뇌"입니다. LLM은 AI의 두뇌와 같습니다. 생각하고, 쓰고, 언어를 이해할 수 있죠. 하지만 문제는 바로 특정 시점에 고정되어 있다는 것입니다. 예를 들어, GPT-4의 지식은 훈련이 끝난 날까지 이어집니다. 어제 뉴스에서 무슨 일이 있었는지 물어보면 그냥 지어낼 겁니다. 대규모 언어 모델은 지능적이지만 "지금" 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못합니다. --- RAG는 AI의 "메모리"입니다. 여기서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 등장합니다. 뇌에 "외부 기억"을 부여하는 것과 같습니다. 질문을 하면 RAG는 먼저 외부 데이터베이스나 문서를 검색하여 관련 정보를 검색한 다음, 이를 대규모 언어 모델에 컨텍스트로 입력합니다. 이런 식으로 원래 정적인 모델이 갑자기 "생명을 얻게" 되었습니다. - 최신 데이터 사용 가능 - 실제 사실이 있습니다 - 모델을 다시 학습할 필요가 전혀 없습니다. 가장 중요한 점은 정확도가 즉각적으로 향상되었다는 것입니다. 대규모 언어 모델은 더 이상 기억의 추측에 의존하지 않고, 실시간으로 검색된 정보를 기반으로 추론을 수행합니다. 각 답변에 사용된 문서도 추적할 수 있습니다. --- AI 에이전트는 AI의 "추진력"입니다. LLM은 사고할 수 있고 RAG는 새로운 데이터를 제공할 수 있지만, 둘 다 실제 행동 능력이 부족합니다. 여기서 AI 에이전트가 등장합니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델을 제어 루프로 감쌉니다. - 목표를 설정하세요 - 계획 단계 - 실행 - 검토 및 반성 AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않습니다. AI 에이전트는 자율적으로 주제를 조사하고, 데이터를 수집하고, 보고서를 작성하고, 심지어 이메일을 보낼 수도 있습니다. 이 모든 것이 완전히 자동화된 프로세스로 이루어집니다. --- 진정한 생산 수준의 AI는 이 세 가지 요소를 동시에 효과적으로 활용해야 합니다. 인상적인 AI 데모 중 상당수는 단순히 LLM(제한된 학습 모델)과 화려한 프롬프트를 사용하는 데 그칩니다. 하지만 진정으로 실용적인 AI 시스템은 종종 다음 세 가지 요소를 결합합니다. - LLM은 추론 및 사고 능력을 제공합니다. RAG는 지식이 정확하고 최신인지 확인합니다. AI 지능형 에이전트는 행동 및 의사 결정 기능을 제공합니다. --- 이 세 가지 중에서 어떻게 선택해야 할까? - LLM만 사용하세요 글쓰기, 요약, 설명 등 순전히 언어 기반 작업이 필요한 경우. - LLM + RAG 특정 문서, 기술 매뉴얼 또는 도메인별 지식과 관련된 질문에 답해야 하는 경우 답변이 정확한지 확인해야 합니다. - LLM + RAG + AI 지능형 에이전트: 시스템이 스스로 결정을 내리고, 작업을 실행하고, 복잡한 프로세스를 관리하는 등 진정한 자율적 작업이 필요한 경우. --- AI의 미래는 하나의 접근 방식을 선택하는 것이 아니라, 이 세 가지 계층을 어떻게 함께 구축하느냐에 달려 있습니다. 다음 공식을 기억하세요: - LLM은 사고를 담당합니다. - RAG는 지식에 대한 책임을 집니다. - AI 에이전트는 행동에 대한 책임을 집니다. 진정한 AI 지능형 시스템은 이 세 가지 요소가 함께 작동하여 완전한 지능형 아키텍처를 형성하는 것입니다.
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