AI 코딩 구조

AI를 만들기 위한 코딩 구조는 다음과 같다.

 

기본 구조

 

1. 데이터 처리

• 데이터 수집 및 전처리
• 데이터셋 분할(훈련, 검증, 테스트)

 

2. 모델 정의

• 신경망 아키텍처 설계
• 레이어 및 활성화 함수 정의

 

3. 학습 과정

• 손실 함수 정의
• 최적화 알고리즘 선택
• 배치 크기 및 에폭 설정

 

4. 평가 및 튜닝

• 모델 성능 평가
• 하이퍼파라미터 최적화

5. 추론 및 배포

• 모델 저장 및 로드
• 실시간 추론 구현

 

고급 구조 ( Agentic RAG)

최근 주목 받는 Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조

 

1. 에이전트 정의

• 자율적 의사결정 로직 구현
• 도구 선택 및 사용 메커니즘 설계

2. 통적 검색 파이프라인

• 다중데이터 소스 연결
• 실시간 검색 전략 조정 로직

3. 다단계 추론 프레임워크

• 복잡한 쿼리 분해 및 단계별 처리
• 결과 통합 및 최종 응답 생성

4. 도구 통합

• 외부 API, 데이터베이스 연결
• 도구 사용 결과 평가 및 피드백 루프

 

5. 반복적 개선 메커니즘

• 결과 평가 및 쿼리 개선
• 추가 정보 검색 결정 로직