자사고 면접 기출문제 분석과 준비 방법
자사고 입시에서 면접은 매우 중요한 요소로, 자기소개서와 학교생활기록부를 기반으로 다양한 질문이 출제됩니다. 면접을 준비하는 과정에서…
AI 기반 입시 도우미: 자기소개서와 면접 준비를 혁신하다!
AI 자기소개서 면접 지원 프로그램 주요 기능 입시 준비, 더 이상 혼자가 아닙니다! 입시에서 자기소개서와 면접의 중요성은 매년 커지고 있습니다. 하지만 많은 학생이 어떻게 준비해야 할지 막막해하고, 학원에서는 각 학생에게 맞춤형 지도를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI 기반 입시 도우미 시스템은 바로 이러한 문제를 해결해 줍니다. 이제 이 시스템을 통해 학원과 학생들은 입시 준비를…
JiniAI – 비즈니스를 위한 AI 솔루션
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
Generative AI project lifecycle
Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.
자사고 면접 기출문제 분석과 준비 방법
자사고 입시에서 면접은 매우 중요한 요소로, 자기소개서와 학교생활기록부를 기반으로 다양한 질문이 출제됩니다. 면접을 준비하는 과정에서 기출문제를 분석하는 것은 학생들의 자신감 향상과 면접 대비에 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 자사고 면접 기출문제와 그 준비 방법을 알아보겠습니다. 1. 휘문고 면접 기출 예시 휘문고 면접에서는 주로 학생들의 독서 경험과 그에 따른 사고력을 평가하는 질문이 출제되었습니다. 예를 들어, 다음과…
외고 및 국제고 면접 기출 문제 및 준비 전략
한국의 외국어고등학교(외고)와 국제고등학교는 언어 및 국제 관계 분야에 관심이 있는 학생들이 목표로 하는 학교입니다. 이러한 학교의 입시는 매우 치열하며, 면접에서 학생들의 종합적인 사고 능력, 창의성, 문제 해결 능력, 그리고 국제적 소양이 평가됩니다. 이번 블로그 글에서는 외고 및 국제고의 면접에서 자주 출제되는 기출 문제와 면접 준비 전략에 대해 살펴보겠습니다. 1. 외고 면접 준비: 면접 영역과 학습…
특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드
특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드 많은 학생들이 특목고 및 자사고에 진학하고자 할 때, 독서 면접 준비가 중요한 과정 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 특히 국제고, 외고, 과학고 등을 준비하는 학생들에게는 독서 습관과 독서 내용을 면접에서 효과적으로 설명하는 능력이 필수적입니다. 이번 글에서는 특목 자사고 면접에서 필요한 독서 준비와 면접 기출 문항들을 정리해 보았습니다. 독서…
자사고 면접 준비를 위한 완벽 가이드: 2024년도 기출 문제 및 면접 전략
2024년도 자사고 지원을 준비하는 학생과 학부모님들을 위해, 다양한 학교의 면접 기출 문제와 출제 경향을 분석한 내용을 정리했습니다. 자사고 면접은 지식뿐만 아니라 창의성, 논리력, 그리고 자기 주도적 학습 능력을 평가하는 중요한 기회입니다. 이번 글에서는 하나고등학교, 민족사관고등학교, 상산고등학교 등 다양한 학교의 면접 기출 문제를 바탕으로 면접 준비 전략을 소개합니다. 1. 하나고등학교 면접 기출 문제 학업 역량 및…
특목고, 자사고 합격을 위한 자기소개서 작성 비법
특목고(특수목적고)와 자사고(자율형사립고)를 목표로 하는 학생들에게 자기소개서는 단순히 학업 능력을 평가하는 것이 아니라, 학교의 인재상과 본인의 목표가 얼마나 잘 맞는지를 보여주는 중요한 기회입니다. 특목고와 자사고는 일반 고등학교와 달리 특화된 교육 과정을 제공하기 때문에, 자기소개서 작성 시 학교의 특성과 자신의 학업 계획을 잘 연결하는 것이 필수적입니다. 이번 글에서는 특목고와 자사고에 맞춘 효과적인 자기소개서 작성 방법을 단계별로 설명하겠습니다….
5가지 웹 스크래핑 방법
LangChain과 대형 언어 모델(LLM)을 이용한 웹 스크래핑 방법 포함! 소개 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 기술로, 데이터 수집과 분석을 자동화할 수 있는 강력한 도구입니다. 현대의 데이터 중심 사회에서 웹 스크래핑은 비즈니스, 연구, 개발 등의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 경쟁사 분석을 위해 가격 정보를 수집하거나, 시장 동향을 파악하기 위해 소셜 미디어 데이터를 수집하는…
위키피디아 웹 스크래핑: LLM 에이전트와 도구를 활용한 효율적인 정보 추출
LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
Fine-tuning으로 GPT 모델 커스터마이징하기
OpenAI의 GPT 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되어 있지만, fine-tuning을 통해 특정 도메인이나 태스크에 최적화할 수 있습니다. Fine-tuning을 위해서는 고품질의 데이터셋 준비, 적절한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 체계적인 평가와 반복 개선이 필요합니다. OpenAI는 fine-tuning 워크플로우를 간소화한 API와 다양한 GPT 모델을 제공하고 있어, 개발자는 이를 활용해 자신만의 최적화된 AI 어시스턴트를 만들어갈 수 있습니다.
Cognita RAG 시스템의 구조 및 작동 원리
Cognita는 데이터 로딩, 파싱, 임베딩을 통해 데이터를 벡터 DB에 인덱싱하고, 사용자 쿼리에 맞게 관련 문서를 검색하여 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다.
