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(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….
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…
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…
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.
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.
Cognita는 데이터 로딩, 파싱, 임베딩을 통해 데이터를 벡터 DB에 인덱싱하고, 사용자 쿼리에 맞게 관련 문서를 검색하여 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다.
제목: Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
Cognita는 RAG 시스템을 구축하고 사용자 정의할 수 있는 강력하고 유연한 오픈소스 프레임워크입니다. 데이터 소스, 파서, 임베더, 벡터 DB, 재순위 모델 등 다양한 구성 요소를 모듈화하여 쉽게 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다. 또한 직관적인 UI를 통해 데이터 소스 관리, 컬렉션 생성, 쿼리 입력 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있어 개발자와 사용자 모두가 효과적으로 RAG 시스템을 활용할 수 있습니다.
*Introducing RAG 2.0 *RAG 2.0 : Your AI’s Scattered Brain Just Got Organized *RAG 2.0: Retrieval Augmented Language Models 언어 모델은 엄청난 진보를 이루었지만, 중요한 단점들도 존재합니다. 이러한 단점들 중 많은 부분을 해결할 수 있는 한 가지 방법은 검색 보완(retrieval augmentation)입니다. 검색 보완 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 파이프라인에 대해 많은 논문과 기사가 작성되었으며, 이 기술…
전문가이든 새로운 주식 트레이더이든, 방대한 정보의 양은 종종 부담스러울 수 있습니다. 이때 ChatGPT가 유용하게 쓰일 수 있습니다. 이 도구는 복잡한 금융 용어를 단순화하고, 주식 거래 기초에 대한 통찰을 제공하며, 상세한 거래 전략을 명확히 설명해줍니다. 비록 경험 많은 트레이더나 금융 컨설턴트를 대체할 수는 없지만, ChatGPT는 훌륭한 동반자가 될 수 있습니다. 이를 통해 트레이더는 대화형으로 정보를 얻어 복잡한 주제의 이해를 돕거나 알고 있는 개념을 새롭게 정리할 수 있습니다.
