wb2875 님의 블로그

대규모 LLM 서비스 운영을 위한 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 패턴

대규모 LLM 서비스 운영을 위한 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 패턴ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM: Large Language Model)은 뛰어난 자연어 생성 능력으로 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 실제 서비스에 적용할 때는 "정확성", "최신성", "신뢰성"이라는 커다란 장벽이 존재합니다.이러한 문제를 해결하기 위해 주목받는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴입니다.이번 글에서는 RAG의 개념, 필요성, 아키텍처 구성, 운영 전략, 그리고 대규모 LLM 서비스에서 RAG를 효과적으로 활용하는 방법까지 심층적으로 다뤄보겠습니다.1. 왜 RAG가 필요한가?LLM은 사전 ..

Federated Learning 아키텍처: 통신 효율화 및 보안 강화

Federated Learning 아키텍처: 통신 효율화 및 보안 강화인공지능의 발전과 함께 개인 정보 보호에 대한 요구가 높아지면서, **Federated Learning(연합 학습)**이 새로운 머신러닝 패러다임으로 주목받고 있습니다. 특히 스마트폰, IoT 디바이스, 병원, 금융 기관 등에서 데이터를 외부로 내보내지 않고 학습하는 방식은 개인정보 보호와 분산처리 측면에서 매우 이상적입니다.그러나 Federated Learning은 통신 비용 증가, 데이터 비동질성, 보안 위협 등 다양한 기술적 과제를 안고 있습니다. 이번 글에서는 Federated Learning의 아키텍처를 설명하고, 통신 효율화 및 보안 강화를 위한 최신 기법들을 심층 분석합니다.1. Federated Learning이란?Fed..

Explainable AI: SHAP vs LIME 모델 해석 기법 심층 분석

Explainable AI: SHAP vs LIME 모델 해석 기법 심층 분석딥러닝, 앙상블 모델 등 복잡한 머신러닝 기법들이 발전하면서 높은 정확도를 달성하는 모델은 많아졌지만, 반대로 **“왜 이런 예측을 했는가?”**라는 질문에 답하기는 점점 어려워졌습니다. 이처럼 복잡하고 불투명한 모델을 해석 가능한 형태로 바꾸기 위한 분야가 바로 **XAI(Explainable AI, 설명 가능한 인공지능)**입니다.이번 글에서는 XAI의 대표적인 해석 도구인 SHAP와 LIME을 비교하고, 각각의 작동 원리와 사용 사례, 그리고 실제 상황에서 어떤 방식이 더 적합한지를 중심으로 깊이 있게 분석합니다.1. 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)의 필요성머신러닝 모델의 해석 가능성은 다음과 같..

Feature Store 설계와 Feast·Tecton 사용 사례

Feature Store 설계와 Feast·Tecton 사용 사례머신러닝 모델이 실전에서 힘을 발휘하려면 모델 자체보다 데이터의 질과 재사용성이 중요합니다. 특히 기업 규모가 커지고 데이터가 복잡해질수록 피처(Feature) 관리가 중요한 문제로 떠오릅니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Feature Store입니다.이 글에서는 Feature Store가 왜 필요한지, 어떻게 설계해야 하는지, 그리고 이를 위한 대표적인 오픈소스/상용 도구인 Feast와 Tecton의 사용 사례를 중심으로 설명합니다.1. Feature Store란?Feature Store는 머신러닝에서 사용되는 입력값(Feature) 을 저장하고, 관리하며, 재사용할 수 있게 해주는 중앙화된 저장소입니다. 주로 다음 기능..

MLOps 파이프라인: MLflow vs Kubeflow 비교 및 실전 구축

MLOps 파이프라인: MLflow vs Kubeflow 비교 및 실전 구축최근 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 상용화가 본격화되면서, 모델을 단순히 개발하는 것을 넘어 운영하고 관리하는 능력, 즉 **MLOps(Machine Learning Operations)**의 중요성이 크게 증가했습니다. 개발한 모델이 실제 서비스에 안정적으로 배포되고, 지속적으로 업데이트되며, 효율적으로 관리되기 위해서는 체계적인 MLOps 파이프라인이 반드시 필요합니다.이 글에서는 대표적인 오픈소스 MLOps 툴인 MLflow와 Kubeflow를 비교하고, 각각의 활용 사례 및 실전 구축 팁까지 소개합니다. MLOps를 처음 도입하려는 분, MLflow 또는 Kubeflow 중 어떤 것을 선택할지 고민 중인 분들에게 실질..