자연어 처리(NLP) 기술의 역사와 언어 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 원리를 개괄적으로 설명합니다.
외부 지식을 활용해 LLM의 답변 정확도를 높이는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 원리와 구성 요소를 다룹니다.
Model Context Protocol(MCP)의 개념과 AI 모델이 외부 도구 및 데이터와 상호작용하는 표준화된 방식을 쉽게 설명합니다.
기본적인 RAG 시스템 구축 이후, 성능 고도화와 실서비스 운영 시 직면하게 되는 과제 및 해결 방안을 제시합니다.
LLM, TTS, 그리고 실시간 캐릭터 애니메이션 기술을 결합하여 개인화된 AI 에이전트를 구축하는 기술적 과정을 탐구합니다.