자연어 대화가 대중화되고, 모델의 기억을 외부 문서 검색으로 보완하는 연구가 본격화됐어요.
읽는 뉴스에서 구현하는 기술로
AI 연구와 현업 적용을
기술 구조로 이해하세요.
최신 논문과 기술 뉴스를 모델·방법론·성능·구현 관점으로 정리합니다.
필요한 영역만 골라 실제 시스템 적용 경로까지 확인할 수 있어요.
검색 범위 제목 · 초록 · 방법론 · 기술 차이 · 구현 방안 · 활용 분야
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01LLM · Foundation Models대규모 언어모델·기반 모델
모델 구조, 학습, 검색 증강 생성과 멀티모달 연구
영역 보기 →02AI Agents & Workflows인공지능 에이전트·업무 흐름에이전트 협업, 도구 호출, 워크플로와 평가
영역 보기 →03Computer Vision컴퓨터 비전이미지·영상 이해, 생성, 검출과 시각 모델
영역 보기 →04AI Infra & MLOps인공지능 인프라·기계학습 운영추론 인프라, 데이터 파이프라인, 관측성과 모델 운영
영역 보기 →05Knowledge & Data Engineering지식·데이터 엔지니어링온톨로지, 지식그래프, 추론·규칙 시스템, 관계형 모델링과 데이터 거버넌스
영역 보기 →06Business Use-Cases산업·업무 적용 사례금융·제조·의료·공공 등 실제 적용과 성과
영역 보기 →2022년부터 이어진 변화
AI는 이렇게 달라졌어요
연도별 주요 자료를 함께 읽었을 때 보이는 흐름입니다.
더 강력한 모델과 공개 모델이 함께 등장하면서 기업의 도입 선택지가 넓어졌어요.
텍스트·음성·이미지를 함께 다루고, 문서 사이의 관계를 찾는 GraphRAG가 공개됐어요.
AI가 만든 주장과 출처를 연결하고 오류가 생긴 단계를 추적하려는 연구가 늘었어요.
에이전트, 지식그래프, 기존 데이터 연결을 실제 기업 시스템에서 운영하는 단계로 이동하고 있어요.
전체 자료 검색
최신 자료부터 차례대로
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선택한 조건에 맞는 자료가 없어요.
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분야별 활용 인사이트
성과관리 밖에서도 이렇게 활용해요
같은 기술도 산업과 업무에 따라 필요한 관계가 달라집니다.
금융
고객·계좌·거래·위험 신호를 연결해 이상거래와 심사 근거를 설명합니다.
제조
설비·공정·품질·정비 이력을 연결해 불량 원인과 예방 조치를 찾습니다.
의료·제약
질환·약물·유전자·임상 근거를 연결해 연구와 의사결정을 지원합니다.
유통·고객
고객·상품·문의·구매 흐름을 연결해 추천과 상담의 맥락을 보강합니다.
공공·안전
사건·지역·기관·정책을 연결해 재난 대응과 정책 영향을 추적합니다.
법률·미디어
주장·사건·조항·출처를 연결해 사실 확인과 근거 추적을 돕습니다.
공통 설계 원칙
먼저 “어떤 결정을 더 잘하고 싶은가?”를 정하고, 그 결정에 필요한 개체·관계·문서·기준일·권한을 연결합니다. GraphRAG는 그래프를 만드는 것이 목적이 아니라, 근거 있는 판단을 돕는 수단입니다.
검증 가능한 출처
원문과 기술 근거를
함께 보관합니다.
날짜, 저자, 초록, 기술 영역, 방법론, 정량 지표, 적용 방안과 원문 주소를 구조화해 저장합니다.
Semantic Scholar, arXiv, ACL Anthology, ScienceDirect, OpenReview
Microsoft Research, AWS, Google, Meta, Anthropic, OpenAI, NVIDIA, Neo4j
Google News 영역별 피드, 국내외 기술 매체, GeekNews
인사·주가성 기사 제외, 중복 URL 방지, 최신 발행일 정렬, 정량 지표 원문 확인
쉬운 용어
약어부터 차근차근
처음 나올 때는 원어와 뜻을 함께 씁니다.
인공지능. 사람의 학습·판단·생성 작업을 컴퓨터가 수행하도록 만드는 기술입니다.
검색 증강 생성. 답변 전에 관련 자료를 찾아 그 내용을 바탕으로 답합니다.
그래프 검색 증강 생성. 문서와 함께 사람·조직·지표 사이의 관계도 찾습니다.
핵심성과지표. 목표를 얼마나 달성했는지 보여주는 중요한 측정값입니다.
대규모 언어모델. 많은 텍스트를 학습해 자연어를 이해하고 만드는 모델입니다.