CELL AI DEVLOG

RAG 데모는 항상 잘 돼요.PDF 몇 개 넣고, 벡터 DB 연결하고, LLM 붙이면 마법처럼 답이 나와요. 팀이 흥분하고, 경영진이 빠른 배포를 요구해요.그리고 3개월 뒤, 시스템이 무너지기 시작해요.데이터가 많아지면서 검색이 틀리고, 답이 엉뚱하고, 비용이 폭증하고, 아무도 원인을 모르는 상황이 돼요.엔터프라이즈 RAG 구현의 40~72%가 첫 해 안에 실패해요. 모델이 나빠서가 아니에요. 아키텍처가 데모용으로 설계됐기 때문이에요.이번 글에서는 RAG가 실패하는 7가지 이유와 실전 해결책을 코드와 함께 정리해 드릴게요.실패 원인 1: 잘못된 청킹 전략가장 흔하고 가장 치명적인 실수예요. 문서를 고정 크기(512 토큰)로 자르면 이런 일이 생겨요.원본 문서:"환불 정책은 구매 후 30일 이내에 적용됩니..

앱에 AI 기능을 붙이려면 항상 클라우드 API를 써야 할까요?아니에요. 2026년 지금은 스마트폰 자체에서 LLM을 돌릴 수 있어요. 인터넷 없이, API 비용 없이, 사용자 데이터가 서버로 나가지 않게요.이번 글에서는 온디바이스 AI가 뭔지, 왜 필요한지, 그리고 Android·iOS·Flutter로 실제로 어떻게 구현하는지 코드와 함께 정리해 드릴게요.왜 온디바이스 AI인가클라우드 AI의 문제점이 네 가지예요.레이턴시 — 클라우드 API를 호출하면 네트워크 왕복 시간이 수백 밀리초 추가돼요. 실시간 느낌이 깨져요.프라이버시 — 사용자 데이터가 서버로 전송돼요. 의료, 금융, 개인 메모 같은 민감한 데이터를 다루는 앱은 이게 치명적이에요.비용 — API 호출마다 돈이 나가요. 사용자가 많아질수록 서버..

일론 머스크가 또 큰소리를 쳤어요."모든 지표에서 압도적으로 세계 최고의 AI."Grok 5. 6조 파라미터. AGI 달성 10% 확률. Q1 2026 출시 예고.근데 Q1이 지났어요. 아직 안 나왔어요.이번 글에서는 Grok 5가 진짜 뭔지, 머스크의 주장이 얼마나 믿을 만한지, 그리고 실제로 어떤 의미가 있는지 정리해 드릴게요.Grok 5가 뭔가xAI는 일론 머스크가 2023년 설립한 AI 회사예요. OpenAI에서 나온 연구자들을 중심으로 구성됐고, Tesla와 X(트위터) 데이터에 접근할 수 있다는 게 경쟁사 대비 독특한 강점이에요.Grok 1 → Grok 2 → Grok 3 → Grok 4 → Grok 4.20까지 빠른 속도로 업데이트해왔어요. 그리고 다음 세대가 Grok 5예요.스펙 — 뭘 주..

2026년 3월 26일 밤, 보안 연구원 두 명이 인터넷에서 이상한 걸 발견했어요.공개 검색이 가능한 서버에 Anthropic의 미공개 블로그 포스트 수천 개가 올라와 있었어요. 그 안에는 아직 세상에 공개된 적 없는 AI 모델 이야기가 담겨 있었어요."지금까지 우리가 만든 것 중 가장 강력한 모델."이게 Claude Mythos 유출 사건의 시작이에요.어떻게 유출됐나Anthropic의 CMS(콘텐츠 관리 시스템) 설정 오류가 원인이었어요. 미공개 초안 블로그 포스트 약 3,000개가 공개 검색 가능한 데이터 캐시에 노출됐어요.LayerX Security의 Roy Paz와 케임브리지 대학의 Alexandre Pauwels가 이 데이터를 발견했어요. Fortune이 내용을 검토한 뒤 Anthropic에 통..

2026년 4월 2일, Microsoft가 조용히 폭탄을 투하했어요.자체 개발 AI 모델 3종을 동시 출시했어요. OpenAI 이름이 어디에도 없는 모델들이에요. 13조 원을 투자한 파트너의 기술을 대체하는 모델들이요.이게 왜 충격적인지, 진짜 무슨 일이 벌어지고 있는지 정리해 드릴게요.배경 — Microsoft와 OpenAI의 관계Microsoft는 2019년부터 OpenAI에 총 13조 원($13B) 을 투자했어요. 그 대가로 OpenAI 모델을 Azure에 독점 공급받고, Copilot과 모든 Microsoft 제품에 GPT를 탑재했죠.관계가 너무 깊었어요.OpenAI가 Microsoft에서 차지하는 비중:- Azure 클라우드 백로그의 45%- Copilot의 핵심 엔진- Microsoft 365..

2026년 3월, 역대 가장 치열한 AI 모델 전쟁이 벌어졌어요.OpenAI가 GPT-5.4를 쏘고, Anthropic이 Claude Opus 4.6을 올리고, 구글이 Gemini 3.1 Pro를 꺼냈어요. 단 한 달 안에 세 개의 플래그십 모델이 동시에 출격했어요.이제 어떤 걸 써야 할까요? 벤치마크 숫자만 보면 답이 안 나와요. 무엇을 하느냐에 따라 최고의 모델이 달라집니다.한줄 요약모델 한줄 요약GPT-5.4컴퓨터를 직접 조작하는 첫 번째 AI. 지식 업무 최강Claude Opus 4.6코딩과 에이전트 작업 최강. 인간이 선호하는 글쓰기Gemini 3.1 Pro추론 최강, 가격 최저. 멀티모달 가장 넓음스펙 비교항목 GPT-5.4 Claude Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro출시일2026...

4월 2일, 구글 딥마인드가 조용히 모델 하나를 공개했어요. 그런데 AI 커뮤니티가 발칵 뒤집혔습니다."자기 사이즈보다 20배 큰 모델을 이긴다."이게 Gemma 4예요. 오픈소스 AI 역사상 가장 충격적인 성능 도약이 나왔어요. 이번 글에서는 Gemma 4가 뭔지, 어떻게 실행하는지, 실전에서 어떻게 쓰는지 완전 정리해 드릴게요.Gemma 4가 왜 난리났나오픈소스 AI는 항상 이런 딜레마가 있었어요."무료로 쓰려면 성능을 포기해야 한다."GPT-4나 Claude 같은 유료 모델과 오픈소스 모델 사이에는 항상 눈에 띄는 품질 격차가 있었어요. 오픈소스를 쓰면 돈은 절약되지만 결과물이 아쉬웠죠.Gemma 4는 이 공식을 깨버렸어요.31B 모델이 오픈소스 모델 세계 3위에 랭크됐고, 26B MoE 모델은 실..

LLM을 쓰다 보면 이런 상황이 생겨요."분명히 풀 수 있는 문제인데 틀린 답을 내놓네. 어떻게 하면 더 정확하게 추론하게 만들지?"모델을 바꾸거나 파인튜닝하지 않아도 추론 방식을 바꾸는 것만으로 정확도를 크게 올릴 수 있어요. 이번 글에서는 세 가지 핵심 추론 기법 — Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Self-Consistency — 을 원리부터 실전 적용까지 비교해 드릴게요.왜 추론 기법이 필요한가LLM은 기본적으로 다음 토큰을 예측하는 모델이에요. 바로 답을 내놓으라고 하면 중간 과정 없이 확률적으로 그럴듯한 답을 생성해요. 복잡한 문제에서는 이게 틀릴 확률이 높아요.# 바로 답하기 — 틀리기 쉬움질문: "농부가 닭 17마리와 양 10마리를 키운다. 다리는 총 몇 개인..

RAG 시스템을 만들고 나면 이런 한계가 생겨요."단순한 질문은 잘 답하는데, '2024년 실적을 바탕으로 2025년 전략을 분석해줘' 같은 복잡한 질문은 엉뚱한 답이 나온다."이건 일반 RAG의 구조적 한계예요. 한 번 검색하고 끝나는 구조로는 복잡한 다단계 질문을 처리할 수가 없어요. 이걸 해결하는 게 Agentic RAG입니다.일반 RAG의 한계일반 RAG의 파이프라인은 고정돼 있어요.질문 → 벡터 검색 → 상위 K개 문서 → LLM → 답변단순하고 빠른데, 세 가지 문제가 있어요.한 번밖에 검색 못 해요. 검색 결과가 별로여도 그냥 그걸로 답해요. "부족하다"는 판단을 못 해요.쿼리 복잡도를 무시해요. "파이썬이 뭐야?" 같은 단순 질문과 "2024년 AI 트렌드를 분석하고 우리 회사 전략에 어떻..

파라미터 크기가 작은 LLM을 사용하여 AI 에이전트를 만들다 보면 이런 상황이 반드시 생겨요."분명히 JSON으로 답하라고 했는데 왜 마크다운 코드블록으로 감싸서 오지? 왜 필드가 빠져 있지?"LLM 출력을 믿고 그냥 json.loads() 하면 언젠가 반드시 터져요. 이번 글에서는 Pydantic으로 LLM 출력을 안정적으로 검증하는 방법을 정리해 드릴게요.왜 LLM 출력 파싱이 어려운가LLM은 확률적으로 텍스트를 생성해요. "JSON으로만 답해"라고 해도 이런 일이 생겨요.문제 1: 마크다운 펜스가 붙어서 옴```json{"result": "success"}**문제 2: 필드가 빠져 있음**```json{"result": "success"}// reasoning 필드가 없음문제 3: 타입이 틀림{"..