LLM에서 AI Agent까지: AI 시스템 개발의 실제 여정은 무엇인가?
- AI 시스템 개발에서 모든 시스템이 AI 에이전트가 될 필요는 없다.
- 에이전트는 자율성과 의사 결정 능력을 제공하지만 많은 실제 사용 사례에서는 더 간단하고 비용 절감된 솔루션이 더 적합하다.
- 과제에 적합한 아키텍처를 선택하는 것이 중요하다.
- 최근 큰 언어 모델(LLMs)의 개발 및 AI 시스템의 주요 개념을 탐구한다.
- 다양한 복잡도의 프로젝트에서 LLM을 사용하여 제로 샷 프롬프트에서 체인 오브 생각 추론까지, RAG 기반 아키텍처에서 복잡한 워크플로와 자율 에이전트까지 작업해왔다.
- 이 분야는 아직 발전 중이며, 용어가 계속 진화하고 있다. 다양한 개념 간 경계가 아직 명확하지 않다.
- 진화하는 새로운 프레임워크와 관행을 통해 더 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 지향한다.
- 순수한 LLM은 인터넷의 정보를 압축한 형태로, 지식이 저장된 작업에 뛰어나다. 하지만 실시간 정보 제공은 못한다.
- LLM의 성능 향상을 위해 외부 컨텍스트가 필요 없는 프롬프트 기술이 존재한다.
- RAG는 관련 컨텍스트를 제공하여 최신 정보를 통한 보다 정확하고 실용적인 시스템을 만든다.
- 도구 사용과 AI 워크플로를 통해 비즈니스 프로세스 자동화 가능하다.
- AI 에이전트는 독립적으로 추론하고 결정하는 시스템이다. 자동화된 계획 및 의사 결정이 포함된다.
- 각 시스템에 AI 에이전트가 필요하지 않다. 간단한 패턴부터 시작하고 필요한 경우 점진적으로 복잡성을 추가한다.
- 안정성에 집중하여 시스템을 구축한다. LLM의 비결정적 특성 때문에 신뢰성 있는 시스템을 만드는 것이 어렵다.
4codelink.io링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.