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MLOps란 무엇인가? MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영을 통합하고 자동화하는 방법론입니다. 기존에는 모델을 개발한 후 운영 환경에 적용하는 과정이 수작업으로 이뤄졌지만, MLOps를 통해 전체 머신러닝 파이프라인을 자동화할 수 있습니다. 특히 2025년을 맞이하여 MLOps는 더욱 발전하여 기업의 머신러닝 생태계를 혁신하는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 2025년 MLOps 최신 트렌드 2025년 MLOps 분야는 몇 가지 주요 트렌드를 중심으로 빠르게 변화하고 있습니다. 첫째, 머신러닝 파이프라인의 완전 자동화가 가속화되고 있습니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 모든 과정을 자동으로 관리하는 솔루..

RAG (Retrieval-Augmented Generation)이란 무엇인가? RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처는 생성형 AI 모델이 기존의 한계를 넘어서는 데 핵심적인 역할을 하는 혁신적인 기술입니다. 기존의 생성형 인공지능은 훈련 데이터셋에만 의존하여 정보를 생성했지만, RAG는 외부 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이를 통해 최신 정보 반영, 높은 정확성, 신뢰성 있는 응답이 가능해졌습니다. RAG는 생성형 AI 모델이 보다 실용적이고 현실 세계에 밀접하게 작동할 수 있도록 만듭니다. 기존 생성형 AI 모델의 한계점 전통적인 생성형 AI 모델은 사전에 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성하는 구조입니..