AI 컴패니언과 자체 호스팅의 핵심 개념을 알기 쉽게 정리
리뷰 글과 문서에 반복해서 등장하는 그 단어들 — LLM, RAG, BYOK, 컨텍스트 윈도… 용어마다 한 페이지로 쉽게 설명하고 관련 심화 콘텐츠로 연결합니다.
대규모 언어 모델(LLM)
방대한 텍스트로 학습된 AI 모델로, 자연어를 이해하고 생성할 수 있습니다. AI 컴패니언, AI 어시스턴트 같은 제품의 핵심 엔진입니다.
설명 보기AI 컴패니언
장기적 관계를 핵심으로 하는 AI 앱 형태입니다. 캐릭터에게 인격 설정과 기억이 있고 먼저 연락도 해 옵니다. 한 번 묻고 한 번 답하는 도구가 아닙니다.
설명 보기장기 기억
AI가 세션과 수개월을 넘어 핵심 사실을 기억하게 하는 메커니즘입니다. 전체 기록을 컨텍스트 윈도에 욱여넣는 게 아니라 구조화된 저장과 검색으로 구현합니다.
설명 보기컨텍스트 윈도
한 번의 모델 호출이 '볼 수 있는' 최대 텍스트 양으로, 토큰 단위로 셉니다. 윈도 밖의 내용을 모델은 전혀 알지 못합니다. 장기 기억 시스템이 존재하는 이유입니다.
설명 보기Token
LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위(영어 단어 하나 또는 한자 1~수 글자 정도)이며, 모델 API 과금 단위이기도 합니다.
설명 보기검색 증강 생성(RAG)
먼저 지식 베이스에서 관련 내용을 검색한 뒤 모델에 넘겨 답변을 생성하는 아키텍처입니다. AI가 학습된 적 없는 사적인 자료를 인용할 수 있게 해 줍니다.
설명 보기벡터 검색
텍스트를 고차원 벡터로 변환한 뒤 '의미 유사도'로 찾는 검색 방식입니다. 표현이 전혀 달라도 의미가 비슷한 내용을 찾아냅니다.
설명 보기환각(Hallucination)
AI가 존재하지 않는 사실·인용·데이터를 그럴듯하게 지어내는 현상입니다. LLM의 고유한 한계로, 완화할 수는 있어도 근절할 수는 없습니다.
설명 보기프롬프트
모델에 보내는 입력 텍스트 전체로, 시스템 지시·인격 설정·기억·내 메시지를 포함합니다. 그 품질이 출력 품질을 직접 결정합니다.
설명 보기페르소나(인격 설정)
AI 캐릭터가 '누구인지'를 정의하는 구조화된 설정입니다. 성격·전문 분야·말투·나와의 관계를 정해 모델이 일관되게 같은 인물을 연기하게 합니다.
설명 보기능동형 AI
내가 말을 꺼내기를 기다리지 않고 맥락에 따라 먼저 상호작용을 시작하는 AI입니다. 먼저 알림, 먼저 팔로업, 먼저 공유 — '함께한다는 느낌'의 핵심 원천입니다.
설명 보기디지털 아바타
나 자신을 대표하는 AI 캐릭터입니다. 내 상황과 취향을 이해하고, 내 세계에서 나 대신 발언하고 일을 처리하고 다른 AI와 상호작용합니다.
설명 보기멀티 에이전트
여러 AI 캐릭터가 같은 환경에서 각자 의사결정하고 협력하거나 경쟁하는 시스템 형태입니다. 그룹 채팅 롤플레이와 두뇌집단이 모두 그 응용입니다.
설명 보기1인 1세계(One Person, One World)
Enclave의 핵심 아키텍처 이념입니다. 사용자마다 완전히 격리된 사적인 세계 인스턴스를 소유하며 캐릭터·기억·데이터가 서로 섞이지 않습니다.
설명 보기자체 호스팅
업체가 호스팅하는 서비스 대신 내 컴퓨터나 서버에서 소프트웨어를 돌리는 것입니다. 데이터·가용성·비용을 전부 직접 통제합니다.
설명 보기BYOK(내 키 가져오기)
Bring Your Own Key: 내 모델 API 키로 앱에 연결하는 방식입니다. 과금과 데이터 채널이 나와 모델 공급자 사이에서 직접 이루어집니다.
설명 보기로컬 모델
내 하드웨어에서 돌리는 오픈소스 LLM(Ollama/vLLM 등으로 배포)입니다. 대화 내용이 내 컴퓨터 밖으로 전혀 나가지 않습니다.
설명 보기모델 라우팅
캐릭터별·작업별로 요청을 서로 다른 모델에 분배하는 메커니즘입니다. 각 시나리오에서 가장 적합한(또는 가장 저렴한) 모델을 쓰게 해 줍니다.
설명 보기데이터 주권
내 데이터에 대한 최종 통제권입니다. 어디에 저장할지, 누가 볼 수 있는지, 통째로 가져가거나 완전히 삭제할 수 있는지 — 플랫폼에 '맡겨 두는' 것이 아닙니다.
설명 보기MIT 라이선스
주류 오픈소스 라이선스 중 가장 관대한 것 중 하나입니다. 자유로운 사용·수정·배포·상용을 허용하며, 저작권 고지 유지만 요구합니다.
설명 보기음성 합성(TTS)
Text-to-Speech: 텍스트를 실시간으로 자연스러운 음성으로 바꾸는 기술입니다. AI 캐릭터가 '소리 내어 말하게' 하고 음성 통화 경험을 뒷받침합니다.
설명 보기벡터 임베딩(Embedding)
텍스트를 숫자 벡터로 바꿔 "의미가 비슷함"을 "벡터 거리가 가까움"으로 만드는 기술로, 벡터 검색과 장기 기억의 기반 표현입니다.
설명 보기파인튜닝(Fine-tuning)
범용 대형 모델을 특정 데이터로 추가 학습시켜 특정 스타일이나 작업에 더 맞게 만드는 방법입니다. LoRA는 대표적인 저비용 기법입니다.
설명 보기시스템 프롬프트(System Prompt)
대화 맨 앞에서 AI의 정체성·규칙·경계를 정하는 숨겨진 지시문으로, 캐릭터가 "누구인지, 어떻게 말하는지, 무엇을 하면 안 되는지"를 결정합니다.
설명 보기도구 호출(Function Calling)
대형 모델이 단순히 대화하는 데 그치지 않고 구조화된 형식으로 "도구/함수를 호출"해 데이터를 조회하고 일을 처리하게 하는 능력으로, AI 비서가 실제로 일하게 만드는 핵심입니다.
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