AI POCKET님의 블로그

토큰(Token)과 컨텍스트 윈도우란? AI 요금과 글자수 제한의 비밀 ChatGPT나 Claude를 쓰다 보면 "토큰"이라는 단어를 꼭 만나게 됩니다.AI 요금표에도, 사용량 안내에도, 개발자 문서에도 온통 토큰입니다.그런데 정작 토큰이 뭔지 설명해 주는 곳은 드뭅니다.오늘은 AI를 쓰는 사람이라면 반드시 알아야 할 두 개념, 토큰과 컨텍스트 윈도우를 초보자 눈높이로 완전히 풀어드리겠습니다.이 글 하나면 "왜 긴 대화를 하면 AI가 앞부분을 까먹는지", "왜 요금이 갑자기 많이 나오는지" 전부 이해할 수 있습니다. 토큰이란 무엇일까? AI가 글을 읽는 최소 단위토큰을 한마디로 정의하면 "AI가 글을 이해할 때 쪼개는 최소 단위"입니다.우리는 글을 읽을 때 단어 단위로 이해하지만, AI는 조금 다릅니..

AI 환각(Hallucination)이란? AI가 당당하게 거짓말하는 이유와 대처법 AI에게 질문했더니 너무나 자신 있게 답을 해줬는데, 알고 보니 완전히 틀린 정보였던 경험 있으신가요? 존재하지도 않는 책을 추천하거나, 없는 논문을 인용하거나, 사실이 아닌 통계를 그럴듯하게 제시하는 현상. 이것이 바로 AI 업계에서 가장 골치 아픈 문제로 꼽히는 환각(Hallucination)입니다. 오늘은 AI가 왜 거짓말을 하는지, 언제 특히 위험한지, 그리고 우리가 어떻게 대처해야 하는지를 초보자 눈높이로 완전히 정리해 드리겠습니다.AI 환각이란 무엇일까? 거짓말이 아니라 '착각'입니다 환각을 한마디로 정의하면 "AI가 사실이 아닌 내용을 사실인 것처럼 자연스럽게 만들어내는 현상"입니다.영어로는 Hallucina..

"우리 회사 전용 AI를 만들고 싶은데 어떻게 하나요?"라는 질문을 받으면 전문가들은 늘 두 단어를 꺼냅니다.하나는 앞서 다뤘던 RAG, 다른 하나가 바로 오늘의 주인공 파인튜닝(Fine-tuning)입니다.이름은 자주 들어봤지만 정확히 무엇을 하는 기술인지, RAG와 뭐가 다른지 헷갈리는 분들이 정말 많습니다.오늘은 파인튜닝을 수식 하나 없이, 신입사원 교육에 비유해서 끝까지 이해할 수 있게 풀어드리겠습니다.파인튜닝이란 무엇일까? 똑똑한 신입사원을 우리 회사 사람으로 만드는 과정 파인튜닝을 한 문장으로 정의하면 "이미 학습을 마친 AI 모델에게 추가 데이터를 학습시켜 특정 분야에 특화시키는 작업"입니다. 여기서 중요한 건 '이미 학습을 마친'이라는 부분입니다.AI를 처음부터 만드는 게 아니라, 잘 만들..

벡터 데이터베이스(Vector Database), AI가 필요한 정보를 순식간에 찾는 비밀 최근 생성형 AI를 공부하다 보면 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 라는 기술을 자주 접하게 됩니다.RAG는 AI가 자신의 기억에만 의존하지 않고, 필요한 정보를 먼저 검색한 뒤 답변을 생성하는 기술입니다.덕분에 최신 정보를 반영하거나 회사 내부 문서를 활용하는 AI를 만들 수 있어 많은 기업들이 적극적으로 도입하고 있습니다. 그런데 여기서 한 가지 궁금증이 생깁니다. AI는 수천, 수만 개의 문서 중에서 어떻게 질문과 가장 관련 있는 정보를 몇 초 만에 찾아낼 수 있을까요? 단순히 문서를 처음부터 끝까지 읽는 방식이라면 속도가 너무 느릴 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 ..

RAG란? AI가 더 똑똑해지는 비밀, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 요즘 AI 관련 뉴스를 보다 보면 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 라는 용어를 자주 접하게 됩니다.특히 ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI를 활용하는 기업이나 개발자들이 “앞으로는 RAG가 필수 기술이다.“라고 이야기하는 모습을 쉽게 볼 수 있습니다. 하지만 처음 이 단어를 들으면 “검색? 생성? 둘을 합쳤다는 건가?“라는 생각이 먼저 들곤 합니다.사실 RAG는 이름만 조금 어려울 뿐, 개념은 생각보다 단순합니다.AI가 단순히 학습한 기억만으로 답하는 것이 아니라, 필요한 정보를 먼저 찾아보고 그 내용을 바탕으로 답변하는 방식이라고 이해하면 됩니다. ..

최근 AI 업계에서는 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나, 여러 AI가 서로 역할을 나누고 협력하는 방식이 빠르게 주목받고 있습니다. 예를 들어 하나의 AI는 고객의 질문을 이해하고, 다른 AI는 데이터를 분석하며, 또 다른 AI는 보고서를 작성하는 식입니다.사람으로 치면 한 명의 만능 직원이 아니라 여러 전문가가 팀을 이루어 일하는 것과 비슷합니다. 하지만 여기서 한 가지 문제가 생깁니다.서로 다른 회사에서 만든 AI, 서로 다른 언어와 프레임워크로 개발된 AI는 어떻게 서로 대화하고 협업할 수 있을까요? 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 A2A 프로토콜(Agent2Agent Protocol)입니다. 최근 MCP(Model Context Protocol)가 AI와 외부 도..