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TL;DR
AI 지식 시스템은 모델의 내재적 지식, 외부 데이터 검색, 학습 루프라는 세 가지 차원으로 구성된다. 모델의 파라메트릭 메모리에 의존하는 내재적 지식은 초기 AI 도구의 기반이 되었으나, 기업 환경에서는 Azure AI Search와 같은 검색 시스템을 통해 외부 데이터를 연결하는 외재적 지식이 필수적이다. Foundry IQ는 이러한 지식 통합을 지원하며, 나아가 에이전트가 프로세스를 관찰하고 스스로 최적화하는 학습 루프를 구현한다. 이 구조는 기업이 고유한 데이터를 활용해 에이전트의 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 기반을 제공한다.
챕터별 상세
지식의 정의와 분류
AI 지식을 내재적(Intrinsic), 외재적(Extrinsic), 학습된(Learned) 지식의 세 가지 범주로 구분한다. 내재적 지식은 모델의 파라메트릭 메모리를 의미하며, 외재적 지식은 기업의 비공개 데이터를 검색하여 모델을 접지(grounding)하는 것을 뜻한다. 학습된 지식은 에이전트가 작업을 수행하며 프로세스를 관찰하고 개선하는 루프를 의미한다.
지식의 출처와 활용 방식에 따른 분류 체계이다.
내재적 지식과 AI 도구의 역사
GitHub Copilot과 ChatGPT와 같은 초기 AI 도구는 모델이 학습한 내재적 지식에 크게 의존했다. 이는 모델이 이미 알고 있는 정보로 답변을 생성하는 방식이다. 이 방식은 범용적인 작업에는 효과적이나 기업의 특수한 맥락을 반영하는 데 한계가 있다.
모델의 파라메트릭 메모리만 사용하는 방식의 한계를 설명한다.
외재적 지식과 기업 데이터 활용
기업 환경에서 에이전트가 유용하려면 비공개 데이터에 접근해야 한다. 이를 위해 정교한 검색 시스템을 통해 데이터를 검색하고 모델에 주입하는 외재적 지식 접근 방식이 필요하다. Foundry IQ는 이러한 복잡한 데이터 연결 과정을 단순화하여 플랫폼 형태로 제공한다.
기업용 AI에서 RAG(검색 증강 생성)의 중요성을 강조한다.
Foundry IQ를 활용한 지식 베이스 구축
Foundry IQ는 데이터셋을 분석하고 정보 요구사항을 충족하는지 판단하는 기능을 제공한다. 데모에서는 지식 베이스를 구축하고 에이전트가 이를 참조하여 답변하도록 설정하는 과정을 보여준다. 시스템은 데이터의 맥락을 파악하여 에이전트의 응답 정확도를 높인다.
Foundry IQ의 실제 활용 사례를 다룬다.
학습된 지식과 에이전트 최적화
에이전트가 작업을 반복하며 프로세스를 관찰하고 스스로 최적화하는 학습 루프를 구현한다. 이는 에이전트가 단순히 작업을 수행하는 것을 넘어, 성과를 개선하는 방향으로 진화하게 만든다. 기업은 이를 통해 조직 고유의 역량을 에이전트 시스템에 내재화할 수 있다.
에이전트의 지속적인 성능 향상을 위한 학습 루프 개념이다.
용어 해설
- 내재적 지식(Intrinsic Knowledge)
- — 모델이 사전 학습 과정에서 습득하여 파라미터 내부에 저장하고 있는 지식이다. 별도의 외부 데이터 참조 없이 모델 자체의 기억에 의존하여 답변을 생성하는 기반이 된다.
- 외재적 지식(Extrinsic Knowledge)
- — 모델 외부의 데이터 소스에서 검색을 통해 가져오는 지식이다. 기업의 비공개 데이터나 실시간 정보를 모델에 주입하여 답변의 정확성과 최신성을 확보하는 데 사용된다.
- 에이전트 학습 루프(Agent Learning Loop)
- — 에이전트가 작업을 수행하는 과정을 관찰하고, 그 결과를 바탕으로 스스로 프로세스를 개선하는 피드백 구조이다. 반복적인 실행을 통해 에이전트의 성능을 점진적으로 최적화한다.
- 접지(Grounding)
- — LLM이 생성하는 답변을 신뢰할 수 있는 외부 데이터에 근거하도록 연결하는 과정이다. 환각(hallucination)을 줄이고 특정 도메인의 사실 정보를 반영하기 위해 필수적이다.
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원문 발행 2026. 07. 18.수집 2026. 07. 18.출처 타입 YOUTUBE
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