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도메인, 온톨로지, 거버넌스 AI 시스템이 특정 업무 영역을 제대로 이해하고 동작하려면 도메인(Domain), 온톨로지(Ontology), 거버넌스(Governance)를 구분해서 설계할 필요가 있다.1. 도메인(Domain) — 무엇을 다루는가?도메인은 시스템이 다루는 업무·산업·문제 영역이다.예를 들어 BI 시스템이라면 다음이 도메인에 해당한다.매출, 고객, 상품, 주문, 조직, 지역, KPI, 보고서, 분석 등즉, “우리가 어떤 세계를 다루고 있는가?”에 대한 범위다.2. 온톨로지(Ontology) — 그것들이 어떻게 연결되는가?온톨로지는 도메인 안에 존재하는 개념과 개념 사이의 관계와 의미를 구조화한 지식 모델이다.예를 들어:고객 → 주문을 한다주문 → 상품을 포함한다상품 → 카테고리에 속한다매출 → 주문 금액의 집계 결과다..
AI 개발자 범위 AI Engineering│├── 1. Data Engineering│ ├── 데이터 수집│ ├── 데이터 추출│ ├── 데이터 정제│ ├── 데이터 전처리│ ├── 데이터 정규화│ ├── 데이터 라벨링│ ├── 데이터 증강│ ├── 데이터 품질 관리│ ├── 데이터 중복 제거│ ├── 개인정보 / 민감정보 제거│ ├── 데이터 필터링│ ├── Dataset 구축│ ├── Data Pipeline│ ├── Data Lake / Data Warehouse│ └── Data Governance│├── 2. Machine Learning Fundamentals│ ├── 통계│ ├── 확률│ ├── 선형대수│ ├── 미적분│ ├── 최적화│..
임베딩 모델 1. 임베딩 모델문서의 청크 (텍스트 구절)을 숫자 표현 혹은 벡터로 변환하는 트랜스포머 기반 신경망임베딩 모델의 파라미터에 따라 유사도검색 방식이 달라짐임베딩 모델을 거쳐 나오는 벡터 값들은 해당 임베딩 모델(트랜스포머 계층)을 거쳐 정해지는 값2. 고려 사항RAG 시스템의 검색 정확도, 지연 시간, 연산 비용에 큰 영향을 끼침모델 크기에 영향을 받음임베딩 차원 수와 모델 파라미터 수에 의해 결정큰 임베딩 모델은 일반적으로 검색 성능을 향상=> trade off로 지연 시간 증가, 스토리지 사용 증가, 계산비용 증가작은 임베딩 모델은 검색 성능은 낮지만, 적은 메모리, 적은 계산 지원으로 실행 시 더 빠르게 동작언어, 도메인별 모델 선택도 고려해야될 점 중 하나 출처 : https://www.ibm...

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