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# GenAI 핵심 개념 총정리

이 섹션은 Databricks 플랫폼에서 Generative AI를 활용하기 위해 알아야 할 **배경지식을 체계적으로** 정리합니다.

> 각 가이드는 독립적으로 읽을 수 있지만, **LLM 기초 → Prompt Engineering → Agent 아키텍처** 순서로 읽으면 이해가 더 수월합니다.

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## 대상 독자

* **SE/SA**: 고객 데모 및 PoC 수행 시 GenAI 배경지식이 필요한 경우
* **파트너 엔지니어**: Databricks 기반 GenAI 솔루션을 설계하는 경우
* **고객 기술 리더**: AI 전략 수립 시 기술 개념을 파악하고 싶은 경우

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## 주요 개념 가이드

| 가이드                                               | 설명                                                  | 난이도    |
| ------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | ------ |
| [NLP에서 LLM까지](nlp-evolution/overview)             | 규칙 기반 → Word2Vec → Attention → Transformer          | 입문     |
| [LLM 기초](llm-basics/overview)                     | Transformer, 토큰, 컨텍스트 윈도우, Hallucination            | 입문     |
| [Prompt Engineering](prompt-engineering/overview) | Zero-shot/Few-shot/CoT, System Prompt, Injection 방어 | 입문\~중급 |
| [AI Agent 아키텍처](agent-architecture/overview)      | ReAct, Tool Use, 메모리, 멀티에이전트                        | 중급     |
| [Agent 프레임워크](agent-frameworks-detail/overview)   | LangChain/LangGraph/CrewAI/Databricks AF 비교         | 중급\~고급 |
| [A2A 프로토콜](a2a-protocol/overview)                 | Agent-to-Agent 통신 표준, MCP 결합                        | 중급\~고급 |
| [Agent 생태계](agent-landscape/overview)             | OpenAI/Anthropic/Google/AWS 전략 비교                   | 중급     |
| [Agent UI](agent-ui-detail/overview)              | Streamlit/Gradio/Chainlit/Databricks Apps           | 중급     |
| [평가](evaluation/overview)                         | Faithfulness/Relevance, LLM-as-Judge, MLflow        | 중급     |
| [AI 성숙도](ai-proficiency/overview)                 | 4단계 성숙도 모델, 자가 진단 체크리스트                             | 전략     |

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## 역할별 추천 경로

| 역할            | 추천 순서                                  | 소요 시간  |
| ------------- | -------------------------------------- | ------ |
| **GenAI 입문자** | NLP 발전사 → LLM 기초 → Prompt Engineering  | 3\~4시간 |
| **Agent 개발자** | LLM 기초 → Agent 아키텍처 → Agent 프레임워크 → 평가 | 5\~6시간 |
| **기술 리더**     | AI 성숙도 → LLM 기초 → Agent 아키텍처           | 2\~3시간 |

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## 핵심 용어 10선

| 용어                | 설명                                   |
| ----------------- | ------------------------------------ |
| **LLM**           | 수십억 파라미터로 학습된 대규모 언어 모델              |
| **Transformer**   | Self-Attention 기반의 현대 LLM 아키텍처       |
| **RAG**           | 외부 문서를 검색하여 LLM에 컨텍스트로 제공하는 패턴       |
| **Agent**         | LLM + 도구 사용 + 추론 루프를 결합한 자율 시스템      |
| **MCP**           | LLM과 외부 도구/데이터를 연결하는 표준 프로토콜         |
| **Fine-tuning**   | 사전 학습 모델을 도메인 데이터로 추가 학습             |
| **Hallucination** | 모델이 사실이 아닌 내용을 자신있게 생성하는 현상          |
| **Embedding**     | 텍스트를 벡터 공간에 매핑한 수치 표현                |
| **CoT**           | Chain-of-Thought — 단계적 추론 유도 프롬프트 기법 |
| **Guardrails**    | LLM 입출력 필터링으로 안전성을 확보하는 장치           |

> 전체 용어는 **[Databricks 소개 → 용어 사전](/training/13-appendix/glossary)** 에서 확인하세요.

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## 다음 단계

1. GenAI가 처음이라면 → [NLP 발전사](nlp-evolution/overview) → [LLM 기초](llm-basics/overview)
2. Agent 개발에 관심이 있다면 → [AI Agent 아키텍처](agent-architecture/overview)
3. 조직 전략을 수립 중이라면 → [AI 성숙도](ai-proficiency/overview)
4. 실습을 원한다면 → [RAG 가이드](/blog/guides/rag/overview) 또는 [Agent Bricks](/blog/guides/agent-bricks/overview)