[카테고리:] AI
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RAG(Retrieval Augmented Generation)의 성능을 획기적으로 높이는 9가지 전략 – 1/3
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 LLM의 할루시네이션을 줄이고 정확한 정보를 제공하기 위한 핵심 방법론입니다. 그러나 실제 구현 시 검색 품질 저하나 LLM의 과도한 창의성으로 인해 원하는 결과를 얻지 못하는 경우가 많습니다. 질문에 따라 참고를 위해 RAG에서 검출된 문서를 보면, 의아한 결과가 종종 발생됩니다. 또한 제한된 검출 문서내에서 LLM이 답변해주기 충분한 정보량을 제공하지 못하였을 때 응답의 결과가 좋지…
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Claude 와 Filesystem : Model Context Protocol(MCP) 실제 적용 사례
Claude Desktop에서 내 컴퓨터에 있는 파일을 제어해보자 Model Context Protocol에서 자주 언급되는 연동 사례 중에서 File System을 연동하는 케이스가 있어서 이 부분도 포스팅을 해보려고 합니다. LLM에서 내 Local의 File시스템을 검색하고, 관련된 정보를 얻는데 매우 유용한 MCP Server 가 되겠습니다. 소스의 레파지토리는 다음의 링크를 참고해주시길 바랍니다. https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem Claude Deskop을 사용하다가 내 로컬안에 있는 파일 및 파일의…
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Claude와 Brave Search Engine: Model Context Protocol(MCP)의 실제 적용 사례
최근 AI 산업에서 주목받고 있는 Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 서비스 간의 통합을 위한 표준화된 프로토콜입니다. 이 글에서는 Anthropic의 Claude(Desktop 설치버전)와 Brave Search Engine의 연결 사례를 통해 MCP가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. Model Context Protocol(MCP)이란? MCP는 AI 모델이 외부 도구나 서비스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델은 자체적으로 가지고…
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NotebookLM: 구글의 혁신적인 AI 연구 도우미 소개
인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 우리의 작업 방식도 함께 변화하고 있습니다. 구글에서 개발한 NotebookLM은 연구자, 학생, 작가 등 다양한 분야의 사람들에게 문서 분석과 콘텐츠 생성을 도와주는 혁신적인 AI 도구입니다. 이 서비스는 필요한 문서를 업로드 하여, 그것의 내용을 기반으로 필요한 질문을 해서 필요한 부분을 추출 또는 재정리, 추가적인 이해를 할 수 있도록 도와줄 수 있는 AI 서비스입니다.…
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요즘 핫하다는 MCP(Model Context Protocol), RAG를 넘어서는가?
Model Context Protocol(MCP)은 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 정보를 제공하는 새로운 방법으로, 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 한계를 넘어서는 차세대 접근법입니다. 이 글에서는 MCP의 개념, 사용 사례, RAG와의 차이점, 그리고 더 많은 정보를 얻을 수 있는 자료를 소개합니다. MCP란 무엇인가? Model Context Protocol은 LLM이 외부 소스와 상호작용하여 필요한 정보를 실시간으로 가져오는 표준화된 방법입니다. 기존 RAG가 미리 검색된 정보를…
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Perplexity AI: 정보 검색의 혁신적 변화 – 퍼플렉시티 리뷰
요즘 제가 자주 이용하는 대화형 검색엔진 서비스입니다. AI 서비스를 여러가지 이용하고 있는데, 활용 비율이 비교적 높은 서비스라 소개하고자 합니다. 사실 기존에 구글 검색엔진에서는 핵심 키워드를 고민하여 검색하는 방식에서 이 서비스를 이용하면서 구글에다가도 대화형으로 키워드를 검색하는 습관이 생길정도로 의존도가 높아졌다고 생각합니다. 그만큼 빈도도 높고, 결과에 대한 만족도가 높은 서비스가 아닐 수 없습니다. 이렇듯 정보 검색 방식이…