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개요Graph Neural Network(GNN)는 그래프 형태로 표현된 데이터에서 노드(Node), 엣지(Edge), 구조적 정보(Topology)를 학습하고 예측할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 기존의 CNN, RNN이 순차적 또는 격자형 데이터를 처리하는 데 강점을 가졌다면, GNN은 소셜 네트워크, 추천 시스템, 화학 분자 분석, 사이버 보안 등 복잡한 관계성과 비정형 연결 데이터를 다루는 데 최적화된 모델입니다.1. 개념 및 정의GNN은 그래프라는 데이터 구조에서 각 노드가 이웃 노드와의 관계를 반복적으로 집계(Aggregation)하고 갱신(Update)하는 방식으로 학습을 진행합니다. 이 과정은 ‘Message Passing’ 또는 ‘Neighborhood Aggregation’이라 불리며, ..

개요딥서치(Deep Search)는 전통적인 키워드 검색을 넘어 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 보다 정교한 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 기존의 검색 엔진보다 의미적 이해(Semantic Understanding)를 기반으로 문맥을 분석하고, 사용자의 의도를 파악하여 최적의 검색 결과를 도출합니다. 본 글에서는 딥서치의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 딥서치란?딥서치는 AI 기반 검색 기술로, 키워드 매칭 방식이 아닌 문맥적 의미를 고려한 검색 결과를 제공하는 고급 검색 방식입니다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 활용하여 대용량 데이터에서 가장 적합한 정보를 추출합니다.1.1 딥서치의 특징자연어 이해(NLP) 기반 검색: 사용자의 질의를 분석하여 문맥..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능(AI) 모델이 문서를 검색(Retrieval)하여 최신 정보 또는 외부 데이터에 접근한 후, 이를 기반으로 텍스트를 생성(Generation)하는 방식입니다. 이는 기존 언어 모델이 가지고 있는 정보 제한성을 극복하고, 실시간으로 최신 데이터를 반영할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 RAG의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. RAG란 무엇인가?RAG는 자연어 처리(NLP) 모델이 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)과 결합하여 최신 정보를 반영할 수 있으며, 정보의 정확성을 높일 수 있습니다.1.1 ..