비즈니스
생성 검색 엔진의 장점
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.
개인화된 제품 추천이 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있는 이유
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 챗봇의 효율적 고객 응대 전략
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.
7개의 ChatGPT 프롬프트로 지루한 작업 시간 줄이기
지루한 작업, 무거운 관리 업무, 여러분의 열정을 부추기지 않는 일들. 이런 일들이 사라지면, 오직 여러분만이 할 수 있는 작업에 집중할 수 있습니다. 여러분은 그렇게 세상을 바꾸는 데 자유롭게 됩니다.
LLM(Large Language Model)을 활용하여 방문자의 참여도와 페이지 체류 시간을 어떻게 증가시킬 수 있는가?
인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.
LLM(Large Language Model)의 도입: 매칭 시스템의 정확도를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
대형 언어 모델, 일명 LLM은 최근 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 그 중에서도 LLM의 활용 가능성 중 하나는 매칭 시스템의 정확도 향상입니다. 그렇다면 LLM은 매칭 시스템에서 어떤 방식으로 사용되며, 어떻게 그 정확도를 향상시키는 역할을 할 수 있는지 알아봅시다.
McKinsey의 인사이트: AI와 생성 AI가 마케팅 및 판매를 어떻게 변화시키는가?
AI와 생성 AI는 마케팅 및 판매 분야에서 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 리더들은 개인화와 내부 판매 우수성의 발전을 활용하여 운영을 극대화하고 있습니다. 이러한 기술 변화에 대응하기 위해 산업은 어떻게 반응할 것인지가 관건입니다.
Gartner 전문가들이 기업을 위한 주요 생성형 AI 질문에 답합니다.
제너레이티브 AI를 시작하려면 적절한 교육, 도구, 그리고 프로젝트 목표 설정이 필요합니다. 제너레이티브 AI의 비용과 위험은 사용 사례와 규모에 따라 다르며, 그 사용에 대한 규제 및 윤리적 고려사항도 있습니다. Gartner의 예측에 따르면, 제너레이티브 AI의 활용은 다가오는 몇 년 동안 기업에 큰 영향을 미칠 것입니다.
전구 이후의 가장 큰 변화? 생성 AI가 AI 채택을 촉진시키는 세 가지 방법
생성 AI는 기술의 접근성을 높이고, AI 프레임워크와 가이드라인을 제공하여 안전하고 효과적인 사용을 도모합니다. 그러나 이 기술의 발전에 따라, 비판적 사고와 창의성이 약화될 위험이 있으므로, 인간의 판단력과 함께 사용하는 것이 중요합니다. 이 기술은 기업의 디지털 변혁 여정을 지원하며, 직원들이 디지털 우선 순위를 더욱 적극적으로 받아들이게 합니다.
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.