🛠️내 AI는 왜 멍청할까? 답은 RAG와 데이터 파이프라인에 있습니다

[cloudbro-radar]

모두가 LLM 모델의 성능에 큰 관심이 있을 때, 진짜 고수들은 '데이터’를 봅니다. 정형 데이터를 넘어 PDF, 코드 등 비정형 데이터가 AI의 핵심으로 살펴봐야합니다. 즉, 핵심은 모델이 아니라 데이터 파이프라인에 있다는 것입니다.

데이터 엔지니어링의 혁신으로 데이터의 힘과 RAG 아키텍처의 핵심 참고하시기 바랍니다.

학습 데이터의 3대 지표:
규모(Volume), 다양성(Diversity), 품질(Quality)

RAG 아키텍처:
실시간 데이터를 AI에 주입하여 '할루시네이션(환각)'을 잡는 법

기술 스택:
Vector DB, LangChain, LlamaIndex

관측성(Observability):
AI가 왜 잘못된 답을 했는지 데이터 흐름을 추적하고 개선하는 노하우

AI-Ready 데이터 전문가로 경쟁력을 키우시는 분들이라면 검토해보세요.

[출처] https://www.kdnuggets.com/data-engineering-for-the-llm-age

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