ㅇㅇ 요즘 AI 종류 너무 많아서 정신없지? 누가 뭐가 뭔지 제대로 알려주는 사람도 없고 그냥 "AI가 대세다!" 이런 소리만 들리는 것 같음

사실 AI는 크게 3가지로 구분할 수 있는데 한번 제대로 설명해볼게:

1. LLM (Large Language Model): 이건 대규모 텍스트 데이터로 학습한 거대 언어 모델임. ChatGPT, Claude 같은 애들이 여기 속함. 엄청난 양의 인터넷 데이터, 책, 문서 등으로 학습해서 질문하면 그럴듯한 답변 주는 방식. 장점은 거의 모든 주제에 대해 답변 가능하고 대화도 자연스럽게 이어감. 단점은 훈련된 시점 이후의 최신 정보는 모르고, 특정 전문 분야 정보는 부정확할 수 있음. 실제로 차량 정보 같은 전문적인 내용 물어보면 오래된 정보나 잘못된 정보 주는 경우 많음
2. 전통적인 AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning): 특정 작업에 최적화된 AI 시스템임. 이미지 인식, 음성 변환, 번역기 같은 것들. 한 가지 작업에 대해서는 엄청 정확하고 효율적인데 그것만 잘함. 범용성이 떨어지고 새로운 상황에 적응하는 능력이 부족함. 예를 들어 자동차 번호판 인식 AI는 번호판만 잘 읽지, 그 차의 성능이나 가격은 알려주지 못함.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation): 이게 요즘 핫한 방식인데, LLM의 생성 능력과 검색 시스템을 결합한 거임. 질문이 들어오면 먼저 관련 데이터베이스에서 최신 정보를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 LLM이 답변 생성함. 이러면 최신 정보도 정확하게 알려주고, 전문적인 내용도 훨씬 정확하게 답변 가능함. 데이터베이스만큼만 알기 때문에 모든 질문에 답할 수는 없지만, 특정 분야에서는 정확도가 압도적으로 높음.

내가 만든 EVE는 바로 이 RAG 방식으로 만든 자동차 전문 AI임. 시중에 나와 있는 모든 차량 정보를 직접 수집해서 데이터베이스로 구축하고, 여기에 LLM을 연결해서 자연스러운 대화도 가능하게 만들었음.

ChatGPT 같은 일반 LLM은 "2025년형 제네시스 G90의 연비는?" 이런 거 물어보면 훈련 데이터에만 의존해서 부정확하거나 오래된 정보 줄 수 있음. 근데 EVE는 직접 구축한 최신 데이터베이스에서 정확한 정보를 찾아와서 답변하니까 훨씬 정확함.

실제로 차 살 때 정보 비교하다가 틀린 정보로 딜러한테 "아닌데요 고객님" 소리 몇 번 들어봤는데, 진짜 창피하더라... 그래서 이런 문제 해결하려고 직접 만들었음.

사이트마다 들어가서 차량 정보 일일이 비교하기 너무 귀찮잖아. 그래서 한 곳에서 모든 정보 볼 수 있게 했고, 만약 내가 가진 정보가 불확실하면 바로 원본 출처도 알려줌.

이미지나 상세 스펙도 최대한 많이 넣었고, 신차 정보도 출시되면 바로바로 업데이트할 예정. 그리고 원본 사이트 바로가기 기능도 있어서 더 자세한 정보 보고 싶으면 클릭 한 번으로 이동 가능함.

내가 이 AI 만든 이유는 그냥 사람들이 차량 정보 찾을 때 정확한 정보 쉽게 얻었으면 해서임. 내가 겪은 불편함 남들도 겪을 거 같아서 만들었음.

한번 써보고 솔직한 평가 부탁드림. 어떤 부분이 좋고 어떤 부분이 아직 부족한지 알려주면 더 발전시킬 수 있을 듯.

https://www.evpedia.ai/?lang=ko