용어 설명
AI를 업무에 들일 때 만나는 말들
온톨로지부터 AI 에이전트까지, 도입을 검토할 때 자주 나오는 말을 업무 예시로 풀었습니다.
- 온톨로지온톨로지는 회사가 다루는 대상과 그 대상들이 이어지는 방식, 대상마다 할 수 있는 일을 정리한 지도입니다. AI가 회사 데이터를 짐작이 아닌 근거로 다루려면 이 지도가 먼저 있어야 합니다.
- 지식그래프지식그래프는 대상(노드)과 대상 사이의 관계(엣지)를 그래프로 이어 저장한 데이터입니다. '주문 1024번은 배송 58201번에 담겼다'처럼 실제 사실을 연결된 형태로 담아, 관계를 따라가며 답을 찾을 수 있게 합니다.
- RAGRAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 AI가 답하기 전에 관련 문서를 먼저 찾아 읽고, 그 내용을 근거로 답을 만드는 방식입니다. AI가 학습하지 않은 회사 문서로도 답할 수 있게 해 줍니다.
- 데이터 사일로데이터 사일로는 부서나 시스템마다 데이터가 따로 쌓여 서로 이어지지 않는 상태를 말합니다. 곡식을 따로 저장하는 사일로(silo)에서 온 말로, 같은 주문 · 고객 데이터를 시스템마다 다르게 들고 있어 한 번에 보기 어렵습니다.
- 온프레미스 AI온프레미스 AI는 AI 시스템을 공급사 클라우드가 아니라 회사가 직접 관리하는 서버에 설치해 쓰는 방식입니다. 회사 소유 클라우드 계정에 설치하는 방식과 묶어 '구축형(설치형) AI'라고 부르기도 합니다.
- AI 환각AI 환각(할루시네이션, hallucination)은 AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내 답하는 현상입니다. 언어 모델은 다음에 올 그럴듯한 말을 예측해 문장을 만들기 때문에, 근거가 없거나 부족하면 빈칸을 짐작으로 채우기 쉽고 근거가 있어도 잘못 읽을 수 있습니다.
- 휴먼 인 더 루프휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)는 넓게는 학습 데이터 라벨링이나 결과 검수까지 포함하지만, AI 에이전트 업무에서는 주로 AI가 일하는 과정 중간에 사람이 확인하고 결정하는 단계를 두는 방식입니다. AI가 제안하고 사람이 승인 · 수정 · 반려한 뒤에만 실제 처리가 이뤄집니다.
- AI 에이전트AI 에이전트는 질문에 답하는 데서 그치지 않고, 필요한 데이터를 찾아보고 도구를 써서 작업을 진행하는 AI입니다. 목표를 받으면 어떤 순서로 무엇을 확인할지 스스로 정해 일을 나눠 처리합니다.