AI · Artificial Intelligence

인간의 인식·판단·학습 능력을 기계가 수행하도록 만든 기술 전체입니다.

Machine Learning

데이터를 바탕으로 규칙을 직접 코딩하지 않고 패턴을 학습하는 AI 방법입니다.

Deep Learning

여러 층의 신경망을 사용해 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝 방식입니다.

Generative AI

텍스트·이미지·음성·코드 같은 새로운 결과물을 만들어내는 AI입니다.

LLM · Large Language Model

대규모 텍스트를 학습해 다음 토큰을 예측하며 문장을 생성하는 언어 모델입니다.

Model

입력을 받아 결과를 생성하도록 학습된 AI 시스템의 본체입니다.

Prompt

AI에게 무엇을 어떻게 수행할지 알려주는 입력문 전체입니다.

System Prompt

모델의 역할·규칙·제약을 상위 수준에서 정하는 지시문입니다.

User Prompt

사용자가 직접 입력하는 개별 요청입니다.

Assistant Message

AI가 대화 중 생성한 응답 메시지입니다.

Token

AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위로, 단어·글자 조각·기호가 포함됩니다.

Context

AI가 답변을 만들 때 함께 참고하는 모든 정보입니다.

Context Window

모델이 한 번에 볼 수 있는 최대 토큰 범위입니다.

Session

하나의 연결된 대화 단위 또는 대화 스레드입니다.

Memory

세션을 넘어 사용자 정보나 선호를 장기적으로 저장하는 기능입니다.

Context Understanding

앞뒤 대화와 의도를 종합해 알맞은 답을 만드는 능력입니다.

Reasoning

여러 정보를 연결해 결론이나 해결책을 도출하는 과정입니다.

Hallucination · 환각

AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상입니다.

Fact-checking

AI 답변의 사실성·출처·수치를 확인하는 과정입니다.

Prompt Engineering

더 정확하고 일관된 답을 얻기 위해 요청을 설계하는 기술입니다.

Zero-shot

예시 없이 바로 작업을 요청하는 방식입니다.

Few-shot

몇 개의 예시를 제공해 같은 방식으로 처리하게 하는 방법입니다.

Role Prompting

AI에게 특정 직업·관점·역할을 맡겨 답변하게 하는 기법입니다.

Constraints

답변이 지켜야 할 길이·톤·금지사항·형식 조건입니다.

Output Format

답변을 표·목록·JSON·보고서 등 어떤 구조로 받을지 정하는 항목입니다.

Structured Outputs

정해진 JSON Schema 같은 스키마에 맞춰 응답을 생성하게 하는 기능입니다. 일반 JSON 출력보다 강한 형식 제어가 필요할 때 씁니다.

Parameter

모델이 학습 과정에서 조정한 내부 가중치 숫자입니다.

Dataset

학습·평가·분석에 사용하는 데이터 묶음입니다.

Pretraining

대규모 데이터로 모델의 기본 언어·패턴 능력을 학습시키는 단계입니다.

Post-training

사전학습 후 모델을 더 유용하고 안전하게 다듬는 단계입니다.

RLHF · RLAIF

사람 또는 AI의 평가 피드백으로 모델 응답 성향을 조정하는 방법입니다.

Transformer

현대 LLM의 기반이 되는 신경망 구조입니다.

Attention

입력 중 중요한 부분에 더 집중하도록 하는 메커니즘입니다.

Inference

학습된 모델이 실제 입력을 받아 답을 생성하는 실행 과정입니다.

Temperature

생성 결과의 다양성과 무작위성을 조절하는 설정값입니다.

Top-p · Nucleus Sampling

확률이 높은 후보부터 더해 누적 확률이 p에 도달할 때까지의 후보군에서 선택하는 방식입니다.

Knowledge Cutoff

모델 학습 데이터가 포함된 마지막 시점입니다.

Multimodal

텍스트뿐 아니라 이미지·음성·영상 등 여러 형태의 정보를 처리하는 능력입니다.

OCR · Optical Character Recognition

이미지나 스캔 문서 속 글자를 텍스트로 바꾸는 기술입니다.

RAG · Retrieval-Augmented Generation

외부 문서를 검색해 가져온 뒤 그 근거로 답변을 생성하는 방식입니다.

Chunking

긴 문서를 검색하기 좋게 작은 단위로 나누는 작업입니다.

Embedding

텍스트나 이미지를 의미가 반영된 숫자 벡터로 바꾸는 기술입니다.

Vector Database

임베딩 벡터를 저장하고 유사도 검색을 빠르게 수행하는 데이터베이스입니다.

Reranking

1차 검색 결과를 다시 평가해 관련성이 높은 순서로 재정렬하는 과정입니다.

Hybrid Search

키워드 검색과 벡터 검색을 함께 사용하는 검색 방식입니다.

Grounding

답변을 특정 근거 자료에 묶어 추측을 줄이는 방식입니다.

Citation

답변의 근거가 된 문서·링크·페이지를 표시하는 기능입니다.

Fine-tuning

기존 모델을 특정 데이터나 업무 스타일에 맞게 추가 학습하는 작업입니다.

Eval · Benchmark

모델 성능을 정해진 기준과 문제로 측정하는 방법입니다.

Prompt Caching

반복되는 입력을 캐시해 비용과 응답 시간을 줄이는 기능입니다. 반복 프롬프트가 많은 운영 환경에서 입력 토큰 비용과 지연시간을 낮춥니다.

Quantization

모델 숫자 정밀도를 낮춰 메모리 사용량과 실행 비용을 줄이는 최적화 기법입니다.

Token Pricing

입력·출력 토큰 수와 모델 종류에 따라 비용이 계산되는 구조입니다.

Tool Use

AI가 검색·계산·파일 읽기·코드 실행 같은 외부 도구를 호출하는 기능입니다.

Function Calling

AI가 정해진 함수나 API를 구조화된 인자로 호출하는 기능입니다.

MCP · Model Context Protocol

AI 앱이 외부 데이터·도구·워크플로우에 연결되도록 돕는 표준 프로토콜입니다. AI 앱과 외부 시스템을 연결하는 오픈소스 표준입니다.

Agent

목표를 받고 여러 단계를 계획·실행·검토하는 AI 시스템입니다.

Workflow Automation

반복 업무를 정해진 절차에 따라 자동으로 처리하는 구조입니다.

Application Programming Interface

프로그램끼리 기능과 데이터를 주고받기 위한 약속된 인터페이스입니다.

Rate Limit

일정 시간 동안 API를 호출할 수 있는 요청량 또는 토큰량 제한입니다.

Latency

요청을 보낸 뒤 응답이 오기까지 걸리는 시간입니다.

Prompt Injection · Jailbreak

악의적 지시로 AI의 원래 규칙이나 안전장치를 우회하려는 공격입니다.

Guardrails

AI가 위험하거나 부적절한 행동을 하지 않도록 막는 통제 장치입니다.

PII · Personally Identifiable Information

이름·전화번호·주소·계좌번호처럼 개인을 식별할 수 있는 정보입니다.

HITL · Human-in-the-Loop

AI 처리 과정 중 사람이 검토·승인하는 단계를 두는 방식입니다.

Vibe Coding

자연어로 의도를 설명하고 AI가 코드를 빠르게 생성·수정하게 하는 개발 방식입니다. Collins가 2025년 올해의 단어로 선정한 용어입니다.