KAG: 차세대 전문 지식 AI 프레임워크대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 자연어 처리(NLP) 분야는 비약적인 발전을 이루었습니다. 특히, **검색 증강 생성(RAG)**은 LLM에 외부 지식을 접목하는 강력한 프레임워크로 자리 잡았습니다. 그러나 법률, 의료, 금융 등 높은 정밀성과 논리적 일관성이 요구되는 분야에서는 한계를 보이기도 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 **지식 증강 생성(KAG)**이라는 혁신적인 프레임워크가 등장했습니다. KAG는 검색 메커니즘과 지식 그래프(KG)의 구조화된 논리를 결합하여, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지식 기반 시스템을 제공합니다. 이번 글에서는 KAG의 특징과 RAG를 뛰어넘는 이유, 그리고 실질적인 활용 사례를 살펴보겠습니다.RAG의 한계RAG는 텍..

대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 흥미로운 현상인 **환각(hallucinations)**에 대해 이야기해보겠습니다. LLM 환각은 모델이 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상으로, 이는 인간처럼 사실을 "아는" 것이 아니라 학습 데이터의 패턴을 기반으로 단어를 예측하기 때문에 발생합니다. 이 글은 테슬라의 전 AI 수석 디렉터였던 Andrej Karpathy의 YouTube 영상 *"Deep Dive into LLMs like ChatGPT"*에서 영감을 받아, LLM 환각이 학습 파이프라인에서 어떻게 나타나는지, 그리고 이를 완화하기 위한 전략을 살펴봅니다.LLM 환각이란 무엇인가?LLM 환각은 모델이 잘못된 정보나 완전히 허구의 내용을 마치 사실처럼 생성하는..