AI 토큰과 컨텍스트 차이: 긴 문서 답변이 빠지는 이유

토큰은 AI가 입력과 출력을 처리하는 단위이고, 컨텍스트 창은 한 번의 처리에서 참조할 수 있는 정보량의 범위입니다. 문서가 한도 안에 들어간다고 모든 문장을 정확히 활용한다는 뜻은 아닙니다. 긴 문서의 답변이 빠진다면 한도 초과, 텍스트 추출 오류, 검색 누락, 질문 범위 문제를 구분해 살펴봐야 합니다.토큰을 글자 수로 계산하면 생기는 오해토큰은 단어 전체일 수도 있고 단어의 일부일 수도 있습니다. Google의 공식 토큰 안내는 텍스트뿐 아니라 이미지 등 다른 입력도 토큰 처리 대상이 될 수 있다고 설명합니다. 영어를 기준으로 제시된 글자 수 환산을 한국어 문서에 그대로 적용하면 오차가 생길 수 있으므로, 실제 사용할 모델의 토큰 계산 기능으로 확인하는 것이 낫습니다. Google 토큰 계산 안내서로..

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• · 2026. 10. 10.
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RAG vs 미세조정 차이: 사내 문서 AI에는 무엇부터 쓸까?

자주 바뀌는 사내 문서를 근거로 답해야 한다면 RAG를 먼저 검토하고, 일정한 분류 방식이나 답변 형식을 반복해서 학습시켜야 한다면 미세조정을 검토할 수 있습니다. 둘은 함께 사용할 수도 있습니다. 도구를 고르기 전에 실제 오류가 “자료를 못 찾는 문제”인지 “자료를 보고도 원하는 방식으로 답하지 못하는 문제”인지 나누는 것이 좋습니다.RAG와 미세조정은 무엇을 바꿀까?RAG는 질문과 관련된 정보를 검색한 뒤 그 내용을 모델의 입력에 넣어 답하도록 하는 방식입니다. 모델이 참고할 자료를 바꿉니다. Anthropic의 Contextual Retrieval 설명은 문서를 잘게 나누는 과정에서 문맥이 사라지면 필요한 내용을 찾기 어려워질 수 있다는 점을 다룹니다. 따라서 RAG의 품질은 모델뿐 아니라 검색 과..

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• · 2026. 10. 10.
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AI 환각 확인법: 출처 링크가 있어도 검증해야 하는 5가지

AI 답변의 정확성을 확인하려면 링크가 있다는 사실보다, 그 링크의 원문이 해당 주장을 뒷받침하는지 살펴봐야 합니다. 존재하는 보고서를 인용했더라도 연도나 적용 대상을 바꾸어 설명하면 결론은 틀릴 수 있습니다. 중요한 숫자와 의사결정에 쓰는 문장부터 확인하면 검증 부담을 줄일 수 있습니다.AI 환각은 어떤 모습으로 나타날까?환각은 그럴듯하지만 사실과 다르거나 제공된 자료와 맞지 않는 답변을 말합니다. 없는 논문을 만들기도 하지만, 실제 문서에 없는 조건을 덧붙이는 경우도 있습니다. Anthropic은 불확실성을 인정하게 하고, 원문 근거와 인용을 확인하는 방법을 안내하면서도 이런 조치가 오류를 완전히 없애지는 못한다고 설명합니다. Anthropic 공식 환각 완화 문서출처를 확인하는 5단계문서가 실제로 ..

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• · 2026. 10. 10.
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