“Chain of Density (CoD)” 프롬프트는 자동 텍스트 요약을 향상시키기 위한 방법론입니다. 이 프롬프트는 GPT-4와 같은 큰 언어 모델을 사용하여 요약의 ‘밀도’를 조절합니다. 초기에는 간단한 요약을 생성하고, 이후에 중요한 정보를 점차 추가합니다. 연구 결과에 따르면, CoD 프롬프트를 사용한 요약은 인간 평가자에게 더 선호되며, 인간이 작성한 요약에 가까운 밀도를 가집니다. 이 방법은 요약이 적절한 수준의 정보를 제공하도록 도와줍니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM, Meta의 LLaMa와 같은 모델을 기반으로 합니다. 이러한 에이전트들은 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 행동하며, 인간이나 다른 에이전트와 의사소통할 수 있습니다. 주목할 만한 LLM 기반 자율 AI 에이전트는 다음과 같습니다
벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리는 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 AI 애플리케이션에서 벡터 유사성 검색을 가능하게 합니다. 데이터베이스는 다양한 데이터 소스와 쿼리 기능을 제공하며, 라이브러리는 주로 벡터만을 다루고 기술적 전문성이 더 필요합니다. 선택 시에는 사용자의 특정 필요와 요구 사항, 그리고 데이터의 종류와 크기를 고려해야 합니다.
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
GrowthMentor가 자신의 제품 경험에 멘토와 멘티를 매칭하기 위해 생성적 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.
추천 시스템은 개인화된 콘텐츠와 서비스를 제공함으로써 사용자 참여를 촉진하고 사용자 만족도를 높이는 방식으로, 우리가 디지털 플랫폼과 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 이러한 시스템은 사용자의 행동, 선호도, 그리고 상호작용을 분석하기 위해 복잡한 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 개인화된 추천을 생성합니다.
추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있습니다.
ChatGPT를 단일 프롬프트를 사용해 AutoGPT로 변환하는 것은 인공지능 분야에서 큰 진보로, 이를 통해 생성된 챗봇 Professor Synapse는 다양한 작업과 사용자 정의가 가능합니다. Professor Synapse는 플러그인과 함께 작동하여 데이터 분석과 시각화 같은 고급 작업도 수행할 수 있습니다. 이러한 기능과 사용자 친화적인 디자인을 통해, Professor Synapse는 AI와 상호 작용하는 새로운 방식을 제공합니다.
이 가이드에서는 Supabase와 OpenAI를 이용해 벡터와 임베딩을 관리하고 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 벡터와 임베딩은 유사성 검색, 군집화, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하며, PostgreSQL 확장인 pgvector를 통해 데이터베이스에서도 이를 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 도구들을 활용하면 지능적이고 문맥에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
AskIt은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 소프트웨어 개발에 통합하기 위한 도메인 특화 언어입니다. 이는 타입 가이드된 출력, 템플릿 기반 함수 정의, 예시를 통한 프로그래밍 등 다양한 기능을 제공하여 LLMs의 사용을 간소화합니다. 이러한 기능들은 자연어 처리, 문제 해결, 코드 생성 등 다양한 작업에 LLMs를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다.
