한국어 LLM 모델을 기반으로 회사 업무를 학습시키고, 업그레이드된 모델과 결합한 후 RAG를 통해 활용하는 전략은 매우 효과적인 접근법입니다. 이에 대한 추천 모델과 보완점을 분석해 드리겠습니다. 최적 한국어 LLM 모델 추천 상용 모델 옵션 HyperCLOVA X (네이버): 한국의 문화와 맥락을 가장 잘 이해하는 생성형 AI로, 법, 제도, 문화 등의 맥락을 더 […]

Model Context Protocol (MCP): AI와 외부 시스템의 혁신적인 연결 AI 기술이 발전하면서, AI 모델이 외부 데이터 및 시스템과 효과적으로 상호작용하는 것이 중요해졌습니다. Anthropic에서 개발한 **Model Context Protocol (MCP)**는 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계된 오픈 소스 프로토콜입니다. 이 글에서는 MCP의 개념, 특징, 작동 방식, 그리고 미래 전망을 살펴보겠습니다. MCP란? MCP는 AI […]

사내 AI 사원을 만들기 위해 Meta의 LLaMA 모델을 기반으로 한국어와 회사 문서, 솔루션 정보, 솔루션 코드를 학습시키는 계획은 매우 흥미로운 프로젝트입니다. 그러나 이를 성공적으로 수행하려면 여러 문제를 고려하고 적절한 전략을 세워야 합니다. 아래에 주요 문제점과 조언을 정리했습니다. 문제점 1. 데이터 품질 및 준비 문제: 학습 데이터가 부정확하거나 불완전하면 모델 출력이 […]