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1. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 개요 (1) 대규모 언어 모델의 등장 배경 (2) 대규모 언어 모델의 개념 및 특징 개념 특징 인간의 언어 이해와 생성을 위해 대량의 언어 데이터 학습, 파인튜닝하여 생성된 인공신경망 기반 생성형AI 언어 모델 – LLM은 대량의 언어 데이터로 훈련하여 맥락 파악 후 적절한 응답을 생성 – 한 단어가

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

1. AI 환각 해소, 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)의 개념 및 필요성 개념 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성 향상을 위해 응답 생성 전 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하는 대규모 언어 모델(LLM) 최적화 기술 필요성 검색 증강 생성은 사실에 근거한 최신 정보를 통해 AI 환각 현상 등 거대 언어 모델의 문제점을 해소하고

1. 안전한 생성형 인공지능 서비스 구축 개요 인공지능 모델은 의료, 복지, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 대국민 서비스 또는 각급 기관의 효율적 업무를 위한 내부 업무 시스템 등의 형태로 구축될 수 있음 생성형 인공지능(Generative AI) 보안 위협에 대비하여 ChatGPT 등 생성형 대규모 언어모델 기반 안전한 서비스를 구축/활용하기 위해 AI 모델 도입/활용 시