테크 프레스중요도4/5
AI 용어 완전 가이드: LLM부터 RAG, 에이전트까지 올해 꼭 알아야 할 개념
TechCrunch AI
한마디로
AI 업계에서 쓰는 낯선 용어들(LLM, RAG, 에이전트 등)을 쉽게 풀어 설명한 살아있는 용어집이에요
무슨 내용인가
ChatGPT, Claude 같은 AI 서비스가 일상화되면서 LLM, 에이전트, 추론 같은 전문 용어들이 쏟아지고 있거든요. 이 글은 기술 회사, 투자사, 미디어 관계자 누구나 만날 법한 AI 핵심 개념들을 비전문가 눈높이로 정리한 거예요. 깊이 있으면서도 실용적인 설명으로, AGI부터 메모리 캐싱까지 최신 트렌드를 빠르게 따라잡을 수 있도록 돕습니다
에디터 노트 · The Brief
용어집이 반가운 이유는 따로 있어요. 벤더나 대행사가 'RAG로 환각을 없앤다'거나 '에이전트가 자동으로 처리한다'고 말할 때, 그 용어의 실제 한계를 알아야 과장된 제안서를 거를 수 있거든요. 마케팅팀이 챙길 건 단어 암기가 아니라 각 개념이 어디서 깨지는지예요. RAG는 검색 품질에 종속되고, 에이전트는 여전히 사람 검수 없이는 위험하다는 것부터 기억하면 회의 자리에서 헛돈 쓰는 결정을 막을 수 있어요.
실무 시사점
마케팅·기획팀은 AI 제품 론칭이나 투자 미팅에서 기술 팀과 대화할 때 이 용어들을 알면 신뢰도와 실행력이 크게 올라갈 거예요
태그
용어 풀이
- LLM
- 대규모 언어 모델로, ChatGPT나 Claude 같은 AI 어시스턴트의 핵심 엔진이에요. 수십억 개의 단어 패턴을 학습해서 당신의 질문에 가장 그럴듯한 답변을 생성합니다
- AI agent
- 단순 질문-답변을 넘어, 여러 단계의 작업을 자동으로 처리하는 AI 도구예요. 경비 신청, 예약, 코드 작성 같은 업무를 독립적으로 수행할 수 있습니다
- Inference
- 학습 완료된 AI 모델이 실제로 작동하는 과정이에요. 당신의 질문을 받아 예측하거나 결론을 도출해서 답변을 생성하는 단계입니다
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation의 줄임말로, AI가 답변할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 먼저 찾아와 사용하는 기법이에요. 정보가 최신으로 유지되고 정확도가 높아집니다