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1. 파운데이션 모델 (Foundation Model)의 개요 (1) 파운데이션 모델의 개념 개념도 개념 맞춤형 AI 서비스의 효율적 구축을 위해 자기 지도 학습과 트랜스포머 아키텍처 기반 다운스트림 작업을 통해 다양한 AI 모델에 최적화 되도록 준비된 범용 AI 기초 모델 (2) 파운데이션 모델의 특징 구분 특징 특징 설명 학습 측면 자기 지도 학습 – 전이학습 형태로, 데이터의 어노테이션

1. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)의 개념, 필요성 개념 필요성 대량의 고차원 데이터 저장 및 조회 위해 컨텐츠 벡터 임베딩 및 쿼리 벡터 유사도 비교 기반 신속하게 인덱싱하는 데이터베이스 – 고차원 데이터 저장 및 조회 수요 증가 – 데이터 내용 유사성에 따른 맥락 이해 – AI 서비스의 신속한 연산 처리 요구 – 대규모 언어 모델에 장기

1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어 모델과 에이전트, 콜백 등 기능 연결 및 통합을 간소화하도록 설계된 언어 모델 기반 애플리케이션 개발 프레임워크 – 모듈식 구성으로 Application 구현 간소화 – 모듈을 체인으로 연결하여 기능 확장성 확보 – API 기반 LLM 교체/업데이트 반영