ITPE * JackerLab

개요Generative AI 시대에서 정보 기반 응답 시스템의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 수동으로 구축되는 RAG 파이프라인은 복잡하고 비효율적일 수 있으며, 운영과 유지 관리의 부담이 큽니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 진화형 접근 방식이 Auto-RAG Pipeline(ARAG)입니다. ARAG는 RAG의 전 과정을 자동화하여 지식 수집, 임베딩 생성, 쿼리 처리, 응답 생성을 통합적이고 반복 가능하게 수행하는 프레임워크입니다. 본 포스트에서는 Auto-RAG의 개념, 구성, 기술적 특징, 주요 장점과 실제 적용 사례까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의Auto-RAG Pipeline(ARAG)은 ..

개요LangGraph는 LangChain 생태계에서 파생된 오픈소스 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 복잡한 LLM 애플리케이션을 상태 기반(Stateful) 워크플로우로 구성할 수 있도록 설계되었다. LangChain의 모듈성과 ReAct, AutoGPT 등의 전략을 흡수하여, 다양한 경로로 분기되고 순환되는 언어 모델 응답 흐름을 시각적으로 정의하고 제어할 수 있는 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 에이전트 워크플로우를 유한 상태 머신(Finite State Machine) 및 다중 분기 그래프로 설계 및 실행하는 프레임워크목적복잡한 언어 모델 호출 흐름을 안정적이고 투명하게 구성생태계LangChain 통합, LangSmith 연동, Python SDK 중심Lang..

개요Point-E는 텍스트 설명만으로 3D 객체를 생성할 수 있는 두 단계 기반의 생성 모델로, OpenAI에서 제안한 혁신적인 Text-to-3D 파이프라인입니다. 기존 3D 생성 방식이 높은 연산 자원과 시간이 요구되었던 반면, Point-E는 빠른 속도와 간결한 구조로 현실적인 포인트 클라우드(3D 점군)를 효율적으로 생성하는 것이 특징입니다. 이는 AR/VR, 메타버스, 게임, 디지털 트윈 등의 분야에서 텍스트 기반 3D 생성의 문턱을 크게 낮춰줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의텍스트를 기반으로 3D 점군(Point Cloud)을 생성하는 AI 모델Point-E: Point + Efficiency 의미목적텍스트 → 이미지 → 3D 변환을 통한 저비용 3D 객체 생성비전·언어·3D ..

개요CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)은 OpenAI가 개발한 멀티모달 AI 모델로, 이미지와 텍스트를 동일한 임베딩 공간에서 비교할 수 있도록 학습된 모델이다. 이는 사전학습(pretraining) 방식으로 대규모 이미지-텍스트 쌍을 이용해 학습되어, 다양한 시각적 분류, 검색, 설명 등의 작업에서 탁월한 성능을 보인다.1. 개념 및 정의CLIP은 이미지를 설명하는 텍스트(캡션)와 함께 학습되어, 이미지와 텍스트가 의미적으로 가까운 경우 서로의 임베딩 벡터가 가까워지도록 학습하는 대조 학습(contrastive learning) 기반의 멀티모달 모델이다.목적: 이미지와 텍스트 간 의미적 정렬 학습필요성: 인간처럼 시각과 언어를 연결하는 직관적인 AI 개발2...

개요Proximal Policy Optimization(PPO)은 OpenAI에서 개발한 강화학습(RL) 알고리즘으로, 정책 기반(policy-based) 방법 중 가장 널리 쓰이는 대표 모델입니다. PPO는 기존 정책과 새로운 정책 사이의 급격한 변화(Policy Shift)를 억제하여 학습 안정성을 높이고, 샘플 효율성까지 확보하는 점에서 DDPG, TRPO, A2C 등과 비교해 높은 실용성과 범용성을 자랑합니다.게임 AI, 로봇 제어, 시뮬레이션 환경, 자연어 기반 에이전트 학습까지 PPO는 다양한 분야에서 표준으로 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의PPO는 정책 경사 방법(policy gradient method) 에 속하는 알고리즘으로, 에이전트가 직접 정책 함수를 학습합니다. 기존 정책에서 ..