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Dev.toAI/ML
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LLM의 통계적 패턴 인식을 통한 Generative AI에서 자율적 Task 수행의 Agentic AI로의 진화
Generative AI and Agentic AI: From Answering Questions to Taking Action
AI 요약
Context
방대한 데이터의 단순 분석을 넘어 새로운 콘텐츠를 생성하는 Generative AI의 등장으로 작업 방식의 변화가 시작됨. 기존 LLM은 확률적 텍스트 생성 구조로 인해 정답 여부와 상관없이 그럴듯한 답변을 내놓는 Hallucinations 문제라는 기술적 한계를 보유함.
Technical Solution
- LLM의 Statistical Patterns 학습을 통한 단어 단위의 확률적 응답 생성 구조 설계
- 외부 문서를 컨텍스트로 활용하여 응답의 근거를 제한하는 Grounding 기법을 통한 NotebookLM 구현
- 단순 질의응답을 넘어 외부 시스템과 도구를 활용해 다단계 작업을 수행하는 Agentic AI 아키텍처로 확장
- n8n과 같은 워크플로우 자동화 도구를 활용한 Agentic Workflow 설계 및 자율적 의사결정 프로세스 통합
- DevOps 영역의 Incident Response 및 CI/CD 파이프라인에 Agentic AI를 접목하여 운영 자동화 구현
실천 포인트
- LLM 응답의 신뢰성 확보를 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 Grounding 적용 검토 - 단순 챗봇 구현에서 벗어나 외부 API 연동 및 Tool-use가 가능한 Agentic Workflow 설계 단계로 전환 - AI 생성 결과물에 대한 Human-in-the-loop 검증 프로세스를 구축하여 Hallucinations 리스크 제어