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AI 용어와 개념, 사용법을 쉽게 풀어드려요

기초 개념

토큰TokenLLM이 처리하는 텍스트의 기본 단위. 단어 전체일 수도, 일부 조각일 수도 있어 단어와 1:1이 아닙니다. 가격과 컨텍스트 한도가 모두 토큰으로 측정됩니다.

모델·아키텍처

검색 증강 생성RAG (Retrieval-Augmented Generation)외부 문서를 검색해 모델의 컨텍스트에 넣어 답변을 사실에 근거하게 만드는 기법. 임베딩과 벡터 검색으로 관련 문서 조각을 찾아 프롬프트에 주입합니다.멀티모달Multimodal텍스트 외의 입력(가장 흔히 이미지, 일부는 오디오)을 받아들이고 때로 생성하는 모델. Claude 비전, OpenAI GPT-4o 등이 대표적입니다.

학습·파인튜닝

파인튜닝Fine-tuning사전학습된 베이스 모델을 내 라벨 예시로 추가 학습시켜 특정 작업·형식·톤·행동에 특화시키는 것. 행동·문체를 바꾸지, 새 지식을 넣는 용도는 아닙니다.

프롬프트·활용

서브에이전트Sub-agent메인 에이전트가 특정 작업을 위임하는 독립 보조 에이전트. 자체 컨텍스트 창·시스템 프롬프트·도구 권한을 갖고, 작업 결과의 요약만 돌려줍니다.에이전트AI AgentLLM이 도구·메모리·검색을 활용해 스스로 다음 행동을 결정하며 작업을 이어가는 시스템. 정해진 경로를 따르는 "워크플로"와 달리 모델이 과정을 주도합니다.프롬프트 엔지니어링Prompt Engineering모델 가중치를 바꾸지 않고, 프롬프트(지시문)를 설계·구조화해 원하는 출력을 끌어내는 작업. 보통 파인튜닝보다 먼저 시도합니다.

도구·서비스

도구 사용Tool Use · Function Calling모델이 직접 실행하지 않고, 호출할 함수를 구조화된 형식으로 "요청"하면 애플리케이션이 실행해 결과를 돌려주는 방식. Anthropic의 tool use, OpenAI의 function calling이 여기에 해당합니다.모델 컨텍스트 프로토콜MCP (Model Context Protocol)AI 앱을 외부 도구·데이터에 연결하는 오픈 표준. "AI를 위한 USB-C"처럼 한 번 만들어 어디서나 연결합니다. 클라이언트-서버 구조로 동작합니다.에이전트 스킬Agent Skills지시·스크립트·자료를 담은 폴더(SKILL.md 포함)를 에이전트가 필요할 때만 불러 능력을 확장하는 방식. "점진적 공개"로 컨텍스트를 가볍게 유지합니다.