챗GPT가 모르는 사내 기밀문서, 방대한 기술 명세서, 과거의 프로젝트 이력 등을 AI에게 쥐여주고 환각 없이 정확한 답변을 도출해 내는 개발의 영역입니다.

1. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 이해

개념: AI 모델 자체를 재학습시키는 것이 아니라, 질문이 들어오면 연관된 사내 문서를 먼저 '검색(Retrieval)'한 뒤 그 문서를 바탕으로 '생성(Generation)'하게 만드는 기술.

실전 적용: 수백 페이지의 PDF 문서를 랭체인(LangChain) 같은 프레임워크를 이용해 문단 단위로 쪼개는 청킹(Chunking) 전략. (텍스트가 중간에 끊기지 않게 Overlap을 설정하는 실무 팁 포함)

2. 텍스트를 숫자로: 임베딩(Embedding)과 벡터 DB (Vector DB)

개념: 쪼개진 문서 조각들을 AI가 이해할 수 있는 다차원 숫자 벡터로 변환하여 저장하는 과정.

실전 적용: OpenAI의 임베딩 모델을 활용해 문서를 벡터화하고, 이를 Pinecone, ChromaDB 같은 벡터 데이터베이스에 적재하는 방법. 사용자가 "최근 A 프로젝트의 수율 이슈 원인이 뭐야?"라고 질문했을 때 가장 의미가 유사한 문서를 0.1초 만에 끄집어내는 원리.

3. 한계 돌파: 대규모 컨텍스트 창과 컨텍스트 캐싱(Context Caching)

개념: RAG의 복잡한 구축 과정 없이, 한 번에 수백만 토큰을 때려 넣는 최신 트렌드 적용법.

실전 적용: 구글 AI 스튜디오의 Gemini 1.5 Pro를 활용하여 수만 페이지의 명세서 데이터를 통째로 넣고 분석하는 방법. 이때 발생하는 엄청난 API 비용을 막기 위해, 한 번 업로드한 문서를 시스템 기억 장치에 싸게 얼려두는 '컨텍스트 캐싱' 최적화 기술.

4. 파인튜닝(Fine-tuning): 말투와 양식을 DNA에 각인시키기

개념: RAG가 '지식'을 주입하는 것이라면, 파인튜닝은 우리 회사 특유의 '문서 작성 스타일'이나 '보고서 양식' 자체를 모델의 가중치에 덮어씌우는 작업.

실전 적용: 과거에 작성된 수백 개의 분할출원 청구항 정답 세트(Prompt-Completion)를 준비하여, AI가 어설픈 문장이 아닌 완벽한 법률적/기술적 톤앤매너로 문서를 기안하도록 미세 조정하는 실전 프로세스.