LLM vs. RAG, AI Agents vs. Agentic AI: 지능 시스템의 진화와 핵심 비교 분석

핵심 기술: 본 콘텐츠는 최근 AI 분야에서 주목받는 두 가지 핵심 비교 분석, 즉 LLM vs. RAG와 AI Agents vs. Agentic AI를 통해 지능 시스템의 발전 방향을 제시합니다. 이는 폐쇄적 시스템에서 개방적 시스템으로, 수동적 추론에서 능동적 추론으로, 그리고 작업 완료에서 자율적 협업으로의 근본적인 전환을 보여줍니다.

기술적 세부사항:
* LLM (Large Language Models):
* GPT-4, Claude, LLaMA 등 대규모 텍스트 데이터로 학습.
* 학습된 패턴 기반으로 응답 생성.
* 한계점: 최신/외부 데이터 접근 불가, 환각(hallucination) 발생 가능성, 제한된 컨텍스트 창.
* RAG (Retrieval-Augmented Generation):
* 검색(Retrieval) 레이어를 추가하여 외부 지식 베이스(벡터 DB, 검색 인덱스 등)에서 관련 문서를 실시간으로 가져옴.
* 하이브리드 접근 방식으로 실시간 기반 응답, 환각률 감소, 도메인 특화 지식 확장성 제공.
* AI Agents:
* 사전 스크립트된 작업 기반 프로그램.
* 입력에 따라 특정 작업 수행 (예: 웹 스크래핑, 번역).
* 사전 정의된 경로 내에서 제한된 의사결정.
* Agentic AI:
* 자율적인 계획 수립, 의사결정, 협업이 가능한 시스템.
* 목표 설정 및 계획 시간 경과에 따른 적응, 환경/다른 에이전트와의 상호작용, 경험 기반 학습, 다중 에이전트 시스템(MAS) 운영 가능.
* 단순 작업 수행을 넘어선 추론 및 자율성.

개발 임팩트: RAG는 LLM에 사실적 근거와 확장된 컨텍스트를 제공하여 LLM의 실용성을 높입니다. Agentic AI는 LLM, 도구, 메모리, 계획 기능을 통합하고 종종 RAG를 활용하여 최신 및 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 자율적인 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 기술의 통합은 더욱 지능적이고, 컨텍스트 인식 가능하며, 자기 주도적인 시스템 구축을 위한 기반을 마련합니다.

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