rag4 [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. [제조 AI] 6) [특집]공작기계(CNC) 제조업을 위한 로컬 LLM 구축 공작기계 분야 LLM 적용의 독특함과 전문성산업별 맞춤형 AI 접근의 필요성지금까지 연재를 통해 다양한 제조업 분야에서 로컬 LLM을 활용하는 방법들을 살펴보았습니다. 하지만 각 산업 분야는 고유한 특성과 요구사항을 가지고 있어, 획일적인 AI 솔루션으로는 진정한 효과를 기대하기 어렵습니다. 예를 들어, 식품 제조업에서는 HACCP과 위생 관리가 핵심이고, 화학 공업에서는 안전성과 공정 최적화가 중요하며, 전자 제조업에서는 미세 공정 제어와 수율 관리가 관건입니다. 마찬가지로 공작기계 제조업 역시 다른 어떤 분야와도 구별되는 독특한 특성들을 가지고 있습니다. 마이크론 단위의 정밀도가 요구되는 가공 환경, 수십 년간 축적된 숙련 기술자의 암묵지, G-code라는 특수한 프로그래밍 언어, 그리고 가공 조건의.. 2025. 9. 8. SEO의 진화와 생성형 AI시대의 새로운 마케팅 전략 검색 최적화에 변화의 바람이 불고 있습니다20년 넘게 온라인 마케팅의 절대강자로 군림해온 검색엔진 최적화(SEO)가 전례 없는 도전에 직면했습니다.예전에는 구글, 네이버, 다음 검색으로 내가 찾고 싶은 것들을 검색해야만 했고, 수 많은 개발자들이 커뮤니티에 등록된 문제해결과 관련된 내용을 찾아 그야 말로 인터넷의 대항해 시대를 겪어야 했습니다. 하지만, 이제는 개발자 뿐만아니라 일반인들 조차 구글과 같은 검색엔진 보다는 생성형 AI에게 질문하고 답변을 받는 시대에 살고 있습니다. 그런데 블로그를 하는 입장에서 아직도 검색엔진 최적화(SEO, Search Engine Optimization)에 목말라 하고 있고, "구글서치콘솔"에서계속해서 색인이 생성되는지 확인하고 있습니다. 이렇게 SEO에 최적화 하기 .. 2025. 8. 11. 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
