AI 용어 사전

MCP 도구 설명에 숨긴 악성 지시로 에이전트를 조종해 파일이나 키를 빼내는 공격.

비공개 데이터·신뢰 못 할 콘텐츠·외부 전송 수단이 한 에이전트에 모일 때 생기는 유출 위험.

학습·검색 데이터에 조작된 내용을 섞어 모델이 틀리거나 악의적으로 동작하게 만드는 공격.

교묘한 입력으로 모델의 안전장치를 우회해 금지된 출력을 끌어내는 공격.

문서에서 개체와 관계를 뽑아 지식 그래프로 만들고 이를 검색에 활용하는 RAG 방식.

청크마다 문서 맥락 설명을 덧붙인 뒤 색인해 검색 누락을 줄이는 RAG 기법.

키워드 검색과 벡터 검색 결과를 합쳐 정확한 단어와 의미를 함께 잡는 검색 방식.

긴 문서를 검색·임베딩하기 좋은 크기의 조각으로 나누는 RAG 전처리 단계.

길어진 대화 기록을 요약본으로 바꿔 컨텍스트 창을 비우고 작업을 이어 가는 기법.

모델 출력의 무작위성을 조절하는 값으로, 낮으면 일관되고 높으면 다양해진다.

일정 시간 동안 보낼 수 있는 요청 수와 토큰 양에 거는 API 사용 한도.

급하지 않은 요청을 한꺼번에 묶어 비동기로 처리하고 대신 가격을 깎아 주는 호출 방식.

응답이 완성되길 기다리지 않고 생성되는 토큰을 실시간으로 조금씩 받아 보여 주는 방식.

사람이 정답을 검수해 확정해 둔, 변경 전후를 비교하는 기준이 되는 평가용 데이터 묶음.

프롬프트나 모델을 바꿀 때 기존에 잘 되던 케이스가 깨지지 않았는지 다시 돌려 확인하는 평가.

사람이 매번 지시하는 대신 에이전트가 스스로 반복 실행·검증하도록 루프를 설계하는 일.

코드를 직접 쓰는 대신 에이전트를 지휘하고 검증하며 제품 수준 소프트웨어를 만드는 방식.

코딩 에이전트가 읽도록 빌드·테스트·규칙을 적어 두는 저장소 공통 지침 파일.

코드보다 명세를 먼저 쓰고, 에이전트가 그 명세를 기준으로 구현하게 하는 개발 방식.

고정된 지시문에 변수 자리만 비워 두고 입력을 끼워 넣어 재사용하는 프롬프트 틀.

예시 없이 지시만으로 모델에게 작업을 시키는 가장 기본적인 프롬프트 방식.

모델에게 특정 역할이나 전문가 관점을 지정해 답의 어조와 초점을 맞추는 기법.

프롬프트 자체를 모델에게 쓰게 하거나 고치게 해서 지시문 품질을 끌어올리는 기법.

큰 작업을 여러 프롬프트로 쪼개 앞 단계 출력을 다음 단계 입력으로 넘기는 기법.

한 가지 일이 아니라 사람처럼 폭넓게 배우고 풀어내는 AI. 정작 무엇을 AGI라 부를지는 합의가 없다

같은 모델에서 더 나은 답을 끌어내도록 지시문을 다듬는 일

임베딩한 벡터끼리 얼마나 가까운지를 재서 뜻이 비슷한 문서를 찾는 방식

오늘날 거의 모든 대형 AI가 쓰는 신경망 구조. 핵심은 어텐션

방대한 텍스트로 학습해 "다음에 올 말"을 확률로 고르는 모델

다음 낱말을 확률 분포에서 어떻게 뽑을지 정하는 규칙. temperature·top-p가 여기 속한다

어떤 크롤러가 무엇을 가져가도 되는지 적어두는 파일. AI 시대엔 학습·검색·사용자 요청을 따로 막는 자리가 됐다

웹사이트가 자기 기능을 도구로 내놓아, 브라우저 속 AI가 화면을 조작하지 않고 직접 호출하게 하는 방식

학습으로 값이 정해지는 모델 내부의 숫자. 흔히 말하는 "70B"가 이 개수다

대화 내내 유지되는 모델의 역할·규칙을 정하는 맨 앞 지시문

원하는 답의 예시를 몇 개 보여줘서 형식과 기준을 익히게 하는 방법

답변에 점수를 매겨 학습을 이끄는 보조 모델. RLHF의 심판 역할

모델끼리 같은 조건에서 비교하기 위해 정해둔 표준 문제집

글자를 모델이 읽는 토큰으로 쪼개는 규칙. 언어마다 효율이 다르다

가중치가 공개되어 직접 내려받아 돌릴 수 있는 모델

검색으로 넉넉히 가져온 뒤, 더 정확한 모델로 다시 순위를 매기는 단계

모델이 사실이 아닌 내용을 사실인 것처럼 자신 있게 말하는 현상

스스로 목표를 세우고 도구를 써서 작업을 끝까지 수행하는 AI

서로 다른 회사의 AI 에이전트끼리 통신하는 개방 표준

필요할 때만 불러오는 재사용 가능한 에이전트 작업 절차

AI가 사람처럼 화면을 보고 마우스·키보드를 조작하는 기능

모델의 사고-행동-관찰을 반복시키는 실행 틀

모델에게 넘길 정보를 설계·정리하는 작업

여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하도록 조율하는 것

AI가 직접 웹을 탐색하고 작업까지 대신 처리하는 브라우저

구매자·판매자 측 AI 에이전트가 직접 거래를 처리하는 방식

검색 방식과 순서를 에이전트가 스스로 판단하는 RAG

장시간·다단계 작업을 끊김 없이 수행하는 고도화된 에이전트

물리 세계를 인식하고 실제 행동으로 옮기는 AI

클라우드 없이 기기 안에서 직접 추론하는 AI

한 국가가 자국 데이터·인프라로 독자적으로 구축하는 AI 역량

단순 자동화를 'AI 에이전트'로 과장해 부르는 마케팅 관행

AI로 생산성이 크게 늘어난 사람을 부르는 신조어

답하기 전에 스스로 오래 생각하는 과정을 거치는 모델

적은 연산으로도 특정 작업을 잘 해내는 소형 언어모델

질문마다 모델 안의 일부 '전문가'만 골라 쓰는 구조

텍스트 외에 이미지·음성·영상까지 함께 이해·생성하는 모델

노이즈를 점점 걷어내며 이미지·영상을 만들어내는 생성 방식

이미지 생성 방식을 응용해 텍스트를 병렬로 만들어내는 언어모델

물리 세계가 어떻게 변화하는지 내부적으로 시뮬레이션하는 모델

당대 가장 크고 성능이 앞선 최상위 AI 모델

이미지를 보고 언어로 설명·판단하는 모델

질문의 난이도에 따라 빠른 모델과 깊이 생각하는 모델을 자동 선택

답을 내는 순간에 더 많은 연산을 투입해 품질을 높이는 기법

복잡한 질문에서 모델이 더 긴 추론 과정을 거치도록 하는 기능

모델이 답을 내기 전에 풀이 과정을 단계별로 적어보게 하는 기법

모델 전체가 아닌 일부만 효율적으로 조정하는 경량 파인튜닝 기법

4비트로 양자화한 모델 위에 LoRA를 적용하는 초경량 파인튜닝

모델 숫자의 정밀도를 낮춰 크기와 연산량을 줄이는 기법

큰 모델(교사)의 능력을 작은 모델(학생)에 압축해 옮기는 기법

작은 모델이 먼저 초안을 쓰고 큰 모델이 검증해 속도를 높이는 기법

모델 응답이 지정한 JSON 스키마를 반드시 따르게 강제하는 기능

모델이 미리 정의된 함수를 어떤 인자로 부를지 결정하는 기능

사람의 선호도 평가를 보상 삼아 모델을 학습시키는 방법

별도 보상 모델 없이 선호도 데이터로 직접 모델을 학습시키는 방법

수학·코드처럼 정답이 명확한 문제에 이진 보상을 주는 학습법

모델을 재학습시키지 않고 프롬프트 속 예시만으로 새 패턴을 배우게 하는 것

컨텍스트에 정보가 쌓일수록 모델의 이해도가 흐트러지는 현상

외부 콘텐츠에 숨긴 지시로 AI를 조작하는 공격 기법

한 번에 아주 많은 양의 텍스트를 컨텍스트로 처리하는 능력

텍스트를 숫자 벡터로 바꿔 의미 기반 검색을 하는 저장소

사람 대신 다른 AI 모델이 답변의 품질을 채점하게 하는 방법

AI 애플리케이션의 실제 성능을 체계적으로 측정하는 평가 체계

AI의 입출력이 정해진 안전·정책 범위를 벗어나지 않게 막는 장치

모델이 한 번에 참고할 수 있는 텍스트의 최대 범위

AI가 코드 변경사항을 읽고 버그·개선점을 지적하는 것

표준 벤치마크 점수가 실제 실무 성능을 더 이상 잘 구분하지 못하는 현상

에이전트·모델 호출 과정을 추적·기록해 문제를 진단하는 체계

AI 시스템의 약점을 찾기 위해 의도적으로 공격을 시도하는 활동

코드를 직접 짜지 않고 원하는 느낌을 말로 설명해 AI가 만들게 하는 방식

MCP 규격으로 도구·데이터를 노출하는 연결 지점

에이전트의 코드 실행을 격리된 안전한 환경에 가두는 것

AI 사용량을 토큰 단위로 계량해 값을 매기는 경제 구조

학습이 끝난 모델을 실제로 실행해 답을 뽑아내는 과정

AI가 인간의 의도·가치에 맞게 행동하도록 조정하는 것

모델 크기·데이터·연산을 늘릴수록 성능이 예측 가능하게 좋아진다는 경험 법칙

모델 규모가 일정 수준을 넘으면 갑자기 나타나는 새로운 능력

AI가 의도치 않게 해를 끼치지 않도록 연구·관리하는 분야

AI가 만들어낸, 실제 사람이 생성하지 않은 학습용 데이터

AI가 만든 데이터로 반복 학습하면 성능이 점점 나빠지는 현상

로그인된 사용자의 권한을 도용해 의도치 않은 요청을 서버에 보내게 만드는 웹 공격.

이미 학습된 모델을 내 데이터로 더 학습시켜 분야·형식에 맞추는 것

의미를 숫자 벡터로 바꿔 가까운 정도를 계산할 수 있게 만든 표현

독립 작업을 위임받아 병렬로 처리하는 하위 에이전트.

LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위. 비용·길이의 기준.

관련 문서를 검색해 프롬프트에 붙여 답하게 하는 기법.

반복되는 프롬프트 앞부분을 캐시해 비용·지연을 크게 줄이는 기법.

AI 에이전트가 외부 툴·데이터에 표준 방식으로 연결되는 오픈 프로토콜.