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.
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.
ChatGPT를 활용하여 다양한 주제와 관점에서 주식 시장 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 투자자들은 시장 동향, 기업 실적, 포트폴리오 관리 등에 대한 종합적인 정보를 얻고, 더 나은 투자 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
ChatGPT와 같은 AI 언어 모델의 등장은 금융을 포함한 많은 분야에서 혁명적인 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 생성하여 통찰력을 제공할 수 있으며, 다양한 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다.
이 글에서는 금융 운영 및 서비스를 개선하기 위해 ChatGPT를 사용할 수 있는 열 가지 방법과 ChatGPT를 비즈니스에 구현하는 방법에 대해 탐구합니다.
생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.
2024년 중소벤처기업 지원사업” GPT는 중소기업과 소상공인을 위한 다양한 지원 사업 정보를 제공하는 인공지능 도구입니다. 사용자는 금융, 기술개발, 판로 확대 등에 관한 질문을 명확하게 하여 필요한 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 도구는 모든 중소벤처기업주와 예비 창업자에게 맞춤형 정보를 제공하여 사업의 성장을 돕기 위해 개발되었습니다.
고등학생들이 대학 입학 시험인 수능 영어 과목을 준비하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 과거 시험 문제를 활용하여 학생들의 영어 능력 향상을 지원합니다.
부동산리서치 AI는 부동산 시장의 최신 동향, 가격 정보, 재개발 프로젝트 등을 신속하고 정확하게 제공하는 고급 AI 기반 연구 어시스턴트입니다. 사용자는 복잡한 시장 정보를 쉽게 탐색하며, 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.
연말정산 AI 도우미는 복잡한 연말정산 절차와 세제 혜택 정보를 쉽게 안내해주는 맞춤형 AI 서비스입니다. 사용자의 질문에 신속하고 정확하게 답변을 제공하여 연말정산 과정을 간소화하고 세제 혜택을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.
