1. 트랜스포머 위치 인코딩의 구조적 한계와 컨텍스트 확장 병목 대규모 언어 모델(LLM)이 수만 줄의 코드베이스, 수백 페이지의 기술 서적, 방대한 법률 문서를 한 번에 이해하기 위해서는 128K 이상의 초장문 컨텍스트 윈도우(Long Context Window)가 필수적입니다. 그러나 기존 트랜스포머의 절대 위치 인코딩(Absolute Positional Embedding)은 학습된 최대 시퀀스 길이를 초과하는 미지의 위치 인덱스에 대해 외삽(Extrapolation) 능력을 완전히 상실하여…
대규모 언어 모델(LLM)을 사내 백엔드 시스템, 데이터 추출 파이프라인, 마이크로서비스 아키텍처에 연동할 때 엔지니어가 가장 빈번하게 마주하는 기술적 난제는 출력 포맷의 불안정성입니다. 프롬프트에 “반드시 JSON 형식으로만 응답하라”고 아무리 강조해도, 모델은 불필요한 서두 인사말(Markdown 코드 블록 따옴표 등)을 포함하거나, 콤마 누락, 필드명 오타, 닫히지 않은 괄호 등 유효하지 않은 JSON을 반환하여 시스템 파서의 JSONDecodeError를 유발하곤 합니다….
LLM(대규모 언어 모델) 기반 엔터프라이즈 서비스에서 사내 지식 베이스나 규정 문서를 연동할 때 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 파이프라인은 사실상 표준 아키텍처로 자리 잡았습니다. 그러나 프로덕션 환경에서 RAG를 운영해 보면, 모델 자체의 생성 능력보다 ‘검색 단계에서 얼마나 정확하고 연관성 높은 문맥(Context)을 추출하여 전달하는가’가 최종 답변 품질의 80% 이상을 결정한다는 점을 체감하게 됩니다. 초기 RAG 구축…