[자료실] 기획자를 위한 AI 용어 사전 — 회의에서 안 밀리는 최소 지식

개발자와 회의할 때, 이 정도만 알면 안 밀립니다. 코드 없이, 뜻과 ‘왜 중요한지’ 중심으로 정리했어요.

🧠 모델·기초

용어	쉬운 뜻	왜 중요한가
LLM (대규모 언어모델)	방대한 글을 학습해 다음 말을 예측하는 AI	ChatGPT·Claude의 엔진. “생성형 AI”의 핵심
토큰(Token)	AI가 글을 처리하는 최소 단위(≈ 단어 조각)	비용·길이 제한이 토큰 단위로 매겨짐
컨텍스트 윈도우	한 번에 기억할 수 있는 토큰 양	넘치면 앞부분을 잊음 → 긴 문서 처리 설계에 영향
파라미터	모델 내부의 ‘학습된 지식 다이얼’ 수	클수록 똑똑하지만 무겁고 비쌈

💬 사용·제어

용어	쉬운 뜻	왜 중요한가
프롬프트	AI에게 주는 지시문	품질을 좌우. 프롬프트 글 참고
시스템 프롬프트	AI의 역할·규칙을 정하는 밑바탕 지시	제품의 ‘성격’을 고정
Few-shot	예시 몇 개를 함께 주는 것	원하는 형식을 말보다 정확히 전달
온도(Temperature)	답의 ‘창의성/무작위성’ 조절값	낮으면 일관, 높으면 다양

🤖 응용·구조

용어	쉬운 뜻	왜 중요한가
RAG	외부 문서를 찾아 근거로 답하기	내 문서 반영 + 환각↓. RAG 글
임베딩/벡터DB	의미를 숫자로 바꿔 유사한 걸 검색	RAG의 ‘검색’ 엔진. 임베딩 글
에이전트	목표를 주면 스스로 도구를 써 수행	vs RPA 참고
Tool Calling	AI가 외부 도구/함수를 호출	에이전트가 ‘실행’하게 만드는 열쇠
MCP	AI에 도구·데이터를 연결하는 표준 규격	에이전트에 외부 연동을 붙일 때

⚠️ 리스크·운영

용어	쉬운 뜻	왜 중요한가
환각(Hallucination)	그럴듯한 거짓을 지어냄	사람 검수가 필요한 이유
파인튜닝	모델을 특정 용도로 추가 학습	비용·데이터 필요. 대부분은 RAG/프롬프트로 충분
평가(Eval)	출력 품질을 체계적으로 측정	“느낌” 대신 숫자로 개선하기 위해
가드레일	금지·안전 규칙 장치	서비스 배포 시 필수

💡 팁: 이 사전은 계속 업데이트합니다. 새 수업에서 용어가 나오면 여기에 추가할게요. 📌

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