HAN Semantic Chunking과 Fixed Chunking의 개념 정의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이나 AI 자동화 파이프라인을 구축할 때 대규모 문서를 적절한 크기로 나누는 텍스트 청킹(Text Chunking)은 매우 중요한 단계입니다. 텍스트를 어떻게 나누느냐에 따라 AI가 맥락을 이해하는 정확도와 임베딩의 품질이 결정됩니다. Fixed Chunking을 선택해야 하는 경우 고정 크기 청킹은 단순하지만 강력하며 특정 비즈니스 환경과 데이터 구조에서 매우 효율적으로 작동합니다. 다음과 … 더 읽기
AI 자동화를 한 번 쓰고 끝내면 다음 작업에서 다시 같은 고민을 하게 됩니다. 어떤 요청문이 잘 맞았는지, 어떤 결과가 아쉬웠는지, 사람이 마지막에 무엇을 고쳤는지 기억에만 의존하면 비슷한 실수가 반복될 수 있습니다. AI 자동화 작업 기록은 복잡한 보고서가 아닙니다. 작업을 한 뒤에 “무엇을 맡겼고, 결과가 어땠고, 다음에는 무엇을 고치면 되는지”를 짧게 남기는 메모입니다. 이 기록이 쌓이면 … 더 읽기
Function Calling에서 스키마 설계가 중요한 이유 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 자동화 파이프라인에서 펑션 콜링(Function Calling 또는 Tool Calling)은 인공지능이 외부 시스템과 상호작용하는 핵심 통로입니다. 모델은 제공된 함수의 이름과 명세서(스키마)를 해석하여 어떤 함수를 실행할지, 그리고 어떤 인자값(Argument)을 채워 넣을지 결정합니다. 모델은 코드나 엄격한 규칙이 아니라 자연어 프롬프트와 정의된 텍스트 스키마를 읽고 추론을 수행합니다. 스키마가 모호하거나 복잡하면 인자값 … 더 읽기
AI 프롬프트를 계속 고치다 보면 처음보다 훨씬 길어질 때가 있습니다. 역할, 조건, 출력 형식, 금지 표현, 예시까지 계속 붙이다 보면 요청문이 길어지고, 나중에는 어디가 핵심인지 알아보기 어려워집니다. 프롬프트가 길다고 항상 좋은 결과가 나오는 것은 아닙니다. 오히려 중복 조건이 많거나, 이번 작업과 상관없는 설명이 섞이면 AI가 중요한 기준을 놓칠 수 있습니다. 긴 AI 프롬프트를 짧게 줄일 … 더 읽기
업무 절차서는 일을 처음 맡은 사람도 같은 순서로 따라 할 수 있게 만드는 문서입니다. 그래서 AI로 초안을 만들 때는 “절차서 써줘”라고만 요청하면 부족합니다. 업무 이름은 나오지만 실제로 언제 시작하고, 무엇을 준비하고, 어떤 순서로 처리해야 하는지가 빠질 수 있습니다. AI로 업무 절차서 초안을 만들 때는 완성된 문서를 바로 얻으려 하기보다, 업무 흐름을 단계별로 정리하게 하는 것이 … 더 읽기
AI에게 일을 맡길 때 바로 답부터 받으면 빠르게 보이지만, 실제로는 다시 고쳐야 할 때가 많습니다. 필요한 정보가 빠진 상태에서 AI가 답을 만들면 사용자가 의도하지 않은 방향으로 결과가 나올 수 있기 때문입니다. 이럴 때는 AI에게 바로 초안을 만들게 하지 말고, 먼저 부족한 정보를 질문하게 만드는 것이 좋습니다. 특히 고객 안내문, 보고서 초안, 업무 절차서, 이메일 작성처럼 … 더 읽기
AI에게 표와 목록을 함께 요청하면 결과를 훨씬 보기 쉽게 만들 수 있습니다. 표는 여러 항목을 한눈에 비교할 때 좋고, 목록은 표에 다 넣기 어려운 설명이나 다음 행동을 정리할 때 좋습니다. 그런데 역할을 나누지 않고 “표와 목록으로 정리해줘”라고만 하면 같은 내용이 반복되거나, 표 안에 긴 설명이 들어가서 오히려 읽기 어려워질 수 있습니다. 중요한 것은 표와 목록을 … 더 읽기
AI 답변을 두 개 이상 받아보면 둘 다 그럴듯해 보여서 어떤 결과를 골라야 할지 헷갈릴 때가 있습니다. 하나는 문장이 자연스럽고, 다른 하나는 내용이 더 자세합니다. 어떤 답변은 짧아서 보기 편하지만 중요한 조건이 빠져 있고, 어떤 답변은 꼼꼼하지만 실제 업무에 쓰기에는 너무 길 수 있습니다. 이럴 때는 단순히 “더 마음에 드는 답”을 고르기보다 기준을 정해 비교하는 … 더 읽기
AI로 고객 안내문을 만들 때 가장 조심해야 할 부분은 “부드럽게 쓰는 것”과 “애매하게 쓰는 것”을 혼동하지 않는 것입니다. 고객에게 불편한 내용을 전해야 할 때 말투를 부드럽게 만드는 것은 필요합니다. 하지만 일정, 변경 사항, 고객이 해야 할 행동이 흐려지면 안내문을 읽고도 무엇을 해야 하는지 알기 어렵습니다. 고객 안내문은 고객이 먼저 질문해서 답하는 글이 아니라, 운영자나 회사가 … 더 읽기
AI에게 “말투를 맞춰줘”라고만 요청하면 결과가 애매하게 나올 때가 많습니다. 어떤 말투를 원하는지 기준이 없기 때문입니다. 정중하게 써달라고 했는데 너무 딱딱해지거나, 자연스럽게 써달라고 했는데 지나치게 가벼운 문장이 나올 수 있습니다. 이럴 때는 기존에 쓰던 문장 샘플을 함께 넣는 방법이 좋습니다. AI에게 원하는 분위기를 말로 설명하는 대신, 실제 문장을 보여주는 방식입니다. 단, 샘플을 그대로 베끼게 하는 것이 … 더 읽기
