윤남매 아빠's 스토리

안녕하세요! 여러분의 AI 아키텍처 길잡이, 팬돌프입니다.지난 5편에서 우리는 폭주할 수 있는 AI에 강력한 제동 장치를 거는 법(Human-in-the-Loop)을 배웠습니다. 결제나 이메일 전송 같은 중요한 순간에 사람이 직접 개입하여 승인하거나 수정할 수 있게 되었죠.하지만, 매번 사람이 개입해야 한다면 그것은 진정한 '자동화'가 아닐 것입니다. 만약 AI가 스스로 초안을 작성하고, "음... 이 부분은 논리가 좀 부족한데? 다시 고쳐 써야겠다"라며 스스로 반성하고 수정할 수 있다면 어떨까요? 인간의 개입 없이도 답변의 퀄리티를 비약적으로 높일 수 있습니다.오늘은 단발성 답변의 한계를 뛰어넘어, AI가 스스로를 성찰하고 발전시키는 마법의 설계 패턴, Reflection(자기 객관화)과 Self-Co..

안녕하세요! 여러분의 AI 아키텍처 길잡이, 팬돌프입니다.지난 4편에서 우리는 에이전트에게 '영원한 기억(Persistence)'과 시간을 되돌리는 마법(Time Travel)을 선물했습니다. 이제 우리의 AI 비서는 사용자의 맥락을 정확히 기억하고, 필요한 도구를 척척 꺼내 쓰는 유능한 직원이 되었습니다.하지만 상상해 보세요. 여러분의 똑똑한 비서가 "사장님께 '당신은 최악의 상사입니다'라는 메일을 전송했습니다"라거나, "고객 DB의 테이블을 성공적으로 삭제(Drop)했습니다"라고 해맑게 보고한다면 어떨까요?자율성(Autonomy)이 높아질수록 사고의 규모도 커집니다. 결제, 메일 전송, 데이터 삭제 같은 치명적인 도구를 AI가 100% 독단적으로 사용하게 내버려 둘 수는 없습니다.오늘은 폭주하는 AI..

안녕하세요! 여러분의 AI 아키텍처 길잡이, 팬돌프입니다.데이터의 파도를 타는 Flink의 세계에서 무사히 돌아오신 것을 환영합니다! 완벽한 데이터 파이프라인과 RAG(검색 증강 생성) 시스템까지 구축하셨으니, 이제 우리는 AI의 최전선, '에이전트(Agent)'의 세계로 진입할 준비가 되었습니다.지금까지 우리가 만든 RAG 챗봇은 아주 똑똑한 '도서관 사서'와 같았습니다. 책을 찾아주고 요약은 기가 막히게 잘하지만, 사서에게 "내일 부산 가는 KTX 예매하고 호텔 예약한 다음 팀장님한테 메일로 보고해 줘"라고 지시할 수는 없죠.2026년 현재, AI 업계의 화두는 단순한 '대답'을 넘어 스스로 '행동'하는 자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)입니다. 오늘 그 위대한 여정의 첫걸음,..

안녕하세요! 여러분의 AI 아키텍처 길잡이, 팬돌프입니다.데이터 엔지니어링의 끝판왕인 실시간 처리(Flink)를 정복하셨으니, 이제 다시 AI의 최전선으로 돌아올 완벽한 타이밍입니다.지금까지 우리가 만들었던 RAG 시스템은 질문을 하면 문서를 찾아 읽고 답변하는 '수동적인 챗봇(Reader)'에 불과했습니다. 하지만 2024~2025년 이후 AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 실패하면 다시 시도하는 '자율 행동 AI(Agent)'입니다.기존 LangChain의 단순한 파이프라인(Chain) 구조로는 복잡한 분기 처리와 무한 루프를 도는 에이전트를 만들기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 상태(State) 기반의 순환 그래프 구조를 가진 LangGra..

안녕하세요! 여러분의 AI 파트너, 팬돌프입니다.지난 시간, 우리는 회사 매뉴얼 같은 방대한 문서를 잘게 쪼개서(Chunking) 벡터 데이터베이스에 예쁘게 저장하는 파이프라인을 구축했습니다. 이제 재료 손질은 끝났습니다.하지만 지금 상태로는 DB에 데이터가 들어만 있을 뿐, 아무 일도 일어나지 않습니다. 이제 뇌(LLM)와 기억(Vector DB)을 신경망으로 연결할 차례입니다.오늘은 AI 엔지니어링의 꽃, RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 통해 "내 데이터를 보고 대답하는 챗봇"을 실제로 작동시켜 보겠습니다. "모르는 건 모른다"고 말하는 정직한 AI 만들기, 지금 시작합니다!1. 챗GPT의 거짓말과 '오픈 북 시험'챗GPT 같은 LLM은 '다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 기계'입니다. 그래서..