AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.
세맨틱 검색(Semantic search)과 검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation, RAG)이 온라인 상호 작용을 재정의하는 시대에, 이런 발전의 기반이 되는 핵심 구성요소인 벡터 데이터베이스는 종종 간과됩니다. 대규모 언어 모델, RAG 또는 세맨틱 검색을 활용하는 어떤 플랫폼을 찾고 계신다면 이 글이 도움이 될 것입니다.
ChatGPT는 OpenAI에서 개발된 AI 도구로, 대학생들의 학업과 생활에 다양한 지원을 제공할 수 있습니다. 학업 향상, 시간 관리, 대인 관계 문제, 스트레스 관리 등 여러 주제에서 도움을 받을 수 있으며, 이를 통해 대학생활을 더 즐겁고 효과적으로 만들 수 있습니다. ChatGPT는 학습 자료 추천, 과제 도움, 동아리 활동 조언 등 다양한 방면에서 대학생들의 좋은 파트너가 될 수 있습니다.
중고등학생들이 CHAT GPT를 어떻게 최적으로 활용할 수 있는지, 그리고 그것을 가능하게 하는 몇 가지 특별한 프롬프트에 대해 알아보려고 합니다. 이 프롬프트들을 통해, 학생들은 과제 작성, 언어 학습 등 다양한 학습 활동에서 CHAT GPT의 능력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.
자율 에이전트는 현재 생성형 AI의 가장 핫한 트렌드 중 하나로 빠르게 부상하고 있습니다. 그것이 완전히 해결된 문제나 주류 트렌드는 아니지만, 자율 에이전트는 기반 모델 영역에서의 새로운 전선으로 널리 인정받고 있습니다. 이 영역에서의 연구와 프레임워크가 계속해서 등장하고 있고, 그 중에서도 최근에 발표된 가장 주목할만한 작업은 Microsoft Research의 AutoGen 프로젝트입니다.
LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
테크놀로지 레이더는 전 세계 Thoughtworkers의 실질적인 경험에 기반하여 도구, 기술, 플랫폼, 언어, 그리고 프레임워크에 대한 현황을 담고 있습니다. 연간 두 번 발표되며, 현재 세계가 소프트웨어를 어떻게 제작하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.
생성 검색 엔진은 LLM 기술을 기반으로 사용자의 질문에 정확하고 깊이 있는 답변을 생성합니다. 이는 기존의 웹페이지 목록 반환 방식과 대조적이며, 사용자에게 효율적인 검색 경험을 제공합니다. LLM 기반의 검색은 정보 검색의 새로운 패러다임을 제시합니다.
쇼핑을 할 때, 어떤 제품이 나에게 가장 적합한지 어떻게 알 수 있을까요? 이것이 바로 개인화된 제품 추천의 중요성입니다. 쇼핑몰에서 우리에게 관련된 제품을 추천하는 이 기술은 무엇일까요?
실시간 대화를 통한 LLM 챗봇은 고객 응대에서 효율적으로 활용되며, 24/7 서비스를 제공하고 일관된 응답을 유지하여 고객 만족도를 높입니다. 또한, 고객 의견을 분석하여 비즈니스 개선에 도움이 되며, 현대 비즈니스에서 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.
