데싸 되기

최근 RAG나 LLM 기반 시스템을 개발하다 보면 “MCP”라는 개념이 언급되는 경우가 많은데요, 여기서 말하는 **Model Context Protocol (MCP)**는 여러 언어 모델 또는 시스템이 같은 방식으로 컨텍스트를 주고받기 위한 ‘공통의 규칙 또는 포맷’을 의미하는 개념입니다. 자세히 알아볼까요?🧠 Model Context Protocol(MCP)란?📌 정의**Model Context Protocol (MCP)**은 LLM 또는 RAG 시스템이 입력(Context), 출력(Response), 메타정보 등을 일관된 포맷으로 주고받을 수 있도록 정의한 프로토콜 혹은 표준입니다.쉽게 말하면, **"LLM이 이해하고, 응답하기 쉽게 데이터를 포장하고 전달하는 방식"**이라고 보시면 됩니다.🔍..

🆕 아이멤버(iMember) – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 서비스 뭐야?서비스명: 아이멤버(iMember)출시일: 2025년 2월 7일만든 곳: 롯데이노베이트핵심 기능:생성형 AI 플랫폼: 다양한 AI 기능을 제공하여 업무 효율성 향상SaaS형 서비스: 별도의 인프라 구축 없이 기업들이 손쉽게 도입 가능🚀 2. 이게 왜 특별해?기업 맞춤형 AI 서비스: 기업의 내부 데이터와 연동하여 맞춤형 AI 서비스를 제공, 기존 AI 서비스와 차별화됨RAG 기술 적용: 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하여 최신 정보 제공 및 정보 신뢰성 강화SaaS형 서비스로 접근성 향상: 별도의 시스템 구축 없이도 AI 기능을 간편하게 활용 가능🛠️ 3. 실제로 어떻게 써?사용법 간단 정리:웹사이트 접속: 아이멤..

🆕 네피리티 AI 고객지원 솔루션 – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 서비스 뭐야?서비스명: 네피리티 AI 고객지원 솔루션출시일: 2024년 11월 2일만든 곳: 네피리티핵심 기능:생성형 AI와 RAG 기술을 활용한 스마트 이커머스 솔루션AI 자동 응답 시스템을 통해 고객 문의에 대한 최적화된 답변 자동 생성판매자 제공 상품 정보와 기존 문의 데이터 분석으로 정확한 답변 제공🚀 2. 이게 왜 특별해?고객 문의 대응의 효율성 향상: 기존의 단순한 질의응답 시스템과 달리, RAG 기술을 활용하여 더 자연스럽고 정교한 답변을 제공합니다.최신 정보 반영: 외부 데이터를 실시간으로 검색하여 최신 정보를 기반으로 답변을 생성, 정보의 신뢰도를 높입니다.기업 맞춤형 AI 서비스: 기업이 보유한 최신 데이터를 ..

🆕 Manus – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 서비스 뭐야?서비스명: Manus출시일: 정확한 출시일 정보는 제공되지 않음만든 곳: 개발사 정보는 공식 홈페이지에 명시되지 않음핵심 기능:범용 AI 에이전트: 다양한 작업을 수행하며, 사용자의 업무와 일상에서 필요한 결과를 제공다양한 사용 사례: 여행 계획 수립, 주식 분석, 교육 콘텐츠 제작, 보험 상품 비교 등 다양한 분야에서 활용 가능🚀 2. 이게 왜 특별해?다양한 작업 수행 능력: 특정 분야에 국한되지 않고, 여러 분야의 작업을 처리할 수 있는 범용성 제공사용자 맞춤형 결과 제공: 사용자의 요구에 맞게 개인화된 결과를 생성하여 보다 만족스러운 서비스 제공직관적인 인터페이스: 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스 제공🛠..

🚀 최신 RAG 성능 향상 기술 – AI 기획자와 개발자를 위한 필수 업데이트!최근 몇 달 사이, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술이 비약적으로 발전하며 AI 서비스의 정확성과 효율성을 높이는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 특히, AI 기획자와 개발자분들이 주목해야 할 최신 기술을 소개합니다.🔍 1. 이 기술 뭐야?기술명: ChatQA출시일: 2024년 1월 18일개발 기관: NVIDIA Research핵심 기능:🔍 향상된 검색 및 생성 통합: 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하여 LLM의 응답 정확도 향상🎯 대화형 질문 응답 최적화: 사용자와의 상호작용을 통해 문맥을 이해하고 정확한 답변 제공🔄 효율적인 리트리버 도입: 대화형 질문 응답에 최적화된 밀집 ..

🆕 ALF – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 서비스 뭐야?서비스명: ALF (채널톡 AI 에이전트)출시일: 2024년 11월 1일만든 곳: 채널톡(Channel.io)핵심 기능: 고객 상담 자동화, 맞춤형 답변 설정, 용어 사전, 상세 상담 통계 제공🚀 2. 이게 왜 특별해?기존 AI 서비스(예: ChatGPT, Claude, Gemini)와의 차별점:브랜드 맞춤형 설정: 각 기업에 맞춘 상담 시나리오와 용어 사전을 지원해 더욱 자연스럽고 정확한 고객 응대가 가능.정확한 통계 분석: 상담 해결률, 고객 만족도 등 구체적인 성과를 수치화하여 효율적인 관리 가능.다양한 업종에서 검증된 효과: 이커머스부터 B2B까지 다양한 기업에서 평균 30% 이상의 문의를 자동 해결.🛠️ 3. 실제로 어떻게 써?..

🚀 최신 RAG 성능 향상 기술 – 이거 꼭 써봐야 할까?최근 3개월 동안 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 성능을 향상시키기 위한 다양한 연구와 기술이 발표되었습니다. 그중에서도 ActiveRAG라는 기술이 주목받고 있습니다.🔍 1. 이 기술 뭐야?기술명: ActiveRAG출시일: 2024년 2월 21일개발 기관: Zhipeng Xu 등 여러 연구자핵심 기능:🔍 능동적 지식 학습 – LLM이 외부 지식을 수동적으로 받아들이는 것을 넘어, 능동적으로 학습하여 이해도를 높임🎯 지식 구축 메커니즘 – 새로운 정보를 기존 지식과 연계하여 더 깊은 이해를 도모🔄 인지 연결 메커니즘 – 사고 과정과 지식 구축의 결과를 통합하여 LLM의 내재적 인지를 조정🚀 2. 이..

🆕 Cue: – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 서비스 뭐야?서비스명: Cue출시일 : 2025년 2월만든 곳 : 네이버(NAVER)핵심 기능 Cue:는 사용자의 검색 의도를 깊이 이해하고, 다양한 언어 모델을 활용하여 최적의 검색 결과를 문장 형태로 제공하는 AI 검색 서비스입니. 네이버의 방대한 데이터를 기반으로, 일상적인 질문부터 전문적인 정보까지 폭넓게 대응하며, 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용합니🚀 *2. 이게 왜 특별해? 기존 AI 서비스와 비교했을 때, Cue:는 다음과 같은 세 가지 차별점을 지닙:*모듈화된 언어 모델 플랫폼: 하나의 대형 언어 모델이 아닌, 다양한 크기와 기능을 가진 여러 언어 모델을 모듈화하여 사용합니다. 이를 통해 효율성을 높이고, 응답 ..

🚀 최신 RAG 성능 향상 기술 – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 기술 뭐야?기술명: Speculative RAG출시일: 2024년 7월 11일개발 기관: 다양한 연구자들의 협업핵심 기능:🔍 더 빠르고 정확한 검색 – 작은 모델이 다양한 초안을 생성하고, 큰 모델이 이를 검증하여 효율성과 정확성을 동시에 향상🎯 더 나은 문맥 이해 – 각 초안이 다양한 관점을 반영하여 문맥을 풍부하게 이해🔄 최적화된 인덱싱 & 벡터 검색 – 입력 토큰 수를 줄여 메모리 사용과 검색 속도를 개선🚀 2. 이게 왜 특별해? 기존 RAG 방식과 비교했을 때 차별점 3가지! 1️⃣ 병렬 초안 생성 – 작은 모델이 여러 개의 초안을 동시에 생성하여 다양한 관점을 제공2️⃣ 효율적인 검증 프로세스 – 큰 모델이 한 번의..

🆕 와이즈 아이랙 V2(WISE iRAG V2) – 이거 꼭 써봐야 할까?🔍 1. 이 서비스 뭐야?서비스명: 와이즈 아이랙 V2(WISE iRAG V2)출시일: 2025년 1월 23일만든 곳: ㈜와이즈넛핵심 기능: 기업 내부 데이터를 검색하여 대규모 언어 모델(LLM)이 정확한 답변을 제공하도록 지원하는 검색증강생성(RAG) 솔루션🚀 2. 이게 왜 특별해?기존 AI 서비스와 비교했을 때, 와이즈 아이랙 V2는 다음과 같은 차별점을 지니고 있어요:강화된 전처리 기능: 데이터 전처리 능력이 향상되어 더 정확한 검색 결과를 제공합니다.향상된 벡터 검색 모델: 자체 튜닝한 벡터 검색 모델을 통해 최대 8,000어절까지의 문장을 정확하게 분석합니다.하이브리드 검색 성능 강화: 다양한 검색 기술을 결합하여 검..