임베딩모델3 [제조 AI] 8) RAG 시스템 구축 기초 - 제조업 기술문서 활용 RAG 시스템을 활용한 제조업 기술문서 통합검색을 통한 혁신제조업 현장에 산재된 수많은 기술문서들이 이제 AI의 힘으로 하나의 똑똑한 지식 체계로 통합됩니다.기존의 단순한 키워드 검색을 넘어서 의미 기반 검색을 통해 "압력 상승"을 질문해도 "압력 증가" 관련 문서를 자동으로 찾아내는 혁신적인 변화가 가능해집니다. RAG(검색 증강 생성) 기술은 현장 작업자가 자연어로 질문하면 관련된 모든 문서에서 정보를 종합하여 맞춤형 답변을 제공하므로, 복잡한 매뉴얼을 뒤적이는 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 이러한 시스템은 신입 직원 교육 시간을 70% 이상 줄이고, 설비 이상 상황 대응 속도를 3배 향상시키며, 품질 문제 해결에 필요한 과거 사례 검색을 몇 초 만에 완료할 수 있게 합니다. 특히 베테랑 직원의 은.. 2025. 10. 1. CNC 제조업 특화 AI 모델 선정 가이드 제조업의 로컬AI 구축시 제조 특성에 맞는 특화된 모델이 선정하는것이 좋습니다. 중소기업의 로컬AI를 구축할 때는 제조업종에 따라 특화된 모델이나 학습 패턴이 달라져야 해당 제조 데이터에 최적화된 인공지능 서비스를 구축할 수 있습니다.MCT, CNC등의 가공설비를 이용하여 부품을 가공하는 대부분의 자동차 관련 제조업체는 잦은 공구 마모 및 수명과 관련된 불량문제를 겪게되며, 불량을 사전에 예측하지 못하면 잘못된 공구사용으로 인한 대량의 불량 제품이 생산될 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 가공설비 기반의 중소기업은 공구 설비로 부터 수집된 가공 데이터를 활용한 로컬AI 구축을 통하여 예방점검 또는 공구 마모 예측 시스템 구축에 대한 꾸준한 현장 요구사항이 나타나고 있습니다.1. 모델 선정 기준 및 평가.. 2025. 7. 29. 로컬AI 구축의 핵심 : LLM과 임베딩 모델의 협업 AI가 어떻게 똑똑해지는 걸까요?많은 개발자들이 "AI를 만들려면 ChatGPT 같은 모델 하나만 있으면 되는 거 아닌가?"라고 생각합니다.하지만 실제로 업무에 활용할 수 있는 똑똑한 AI를 만들려면 두 개의 서로 다른 AI 모델이 팀워크를 이뤄야 합니다. 이는 마치 사람이 뇌에서 기억을 저장하는 부분(해마)과 생각하고 판단하는 부분(전두엽)이 따로 있는 것과 같습니다. AI도 마찬가지로 정보를 저장하고 찾는 역할을 하는 임베딩 모델과 그 정보를 바탕으로 똑똑한 답변을 만드는 LLM(대형 언어 모델)이 각각의 전문 역할을 담당합니다. 이 두 모델이 협력하는 이유는 각각이 서로 다른 강점을 가지고 있기 때문입니다.임베딩 모델은 마치 도서관 사서처럼 수많은 문서 중에서 질문과 관련된 정보를 빠르게 찾아내는 .. 2025. 7. 28. 이전 1 다음
