자연어 처리(NLP)는 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.
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.
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.
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.
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.
텍스트 프롬프트는 LLM의 응답을 지시하는 역할을 하기 때문에 조금만 변경해도 완전히 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 사례에 여러 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용해 보겠습니다. 이를 통해 반복적인 과정으로 진행되는 프롬프트 엔지니어링을 직접 경험하고, 다양한 기술을 적용하는 효과를 확인하며 머신 러닝 및 데이터 엔지니어링과 관련된 개념을 배울 수 있습니다.
LLM 기반 애플리케이션의 출력을 통제하기 위한 방법에는 여러 가지가 있습니다. OpenAI의 Function Calling 기능은 출력을 일관되게 제공하는 반면, LangChain은 다양한 LLM과 출력 형식을 지원하며 유연성이 특징입니다. 선택은 사용하는 모델, 출력 형식, 그리고 특정 문제의 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다.
파인튜닝과 의미론적 검색은 자연어 처리에서의 서로 다른 접근법을 제시한다. 파인튜닝은 특정 작업을 위한 모델의 성능 개선에 초점을 맞추는 반면, 의미론적 검색은 문서의 의미를 벡터 형태로 임베딩하여 빠르고 정확한 정보 검색을 가능하게 한다. 각 방법은 특정한 상황과 목표에 따라 그 장점을 최대화할 수 있다.
프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.
metaGPT를 활용하여 Generative AI 기반의 멘토-멘티 매칭 웹 사이트를 개발하는 프로젝트를 계획하였습니다. 이 웹 사이트는 사용자의 도전과 문제점을 기반으로 개인화된 멘토 제안을 제공하며, 경쟁 제품 분석, 요구사항 정의, UI 디자인, 및 구현 접근법 등의 단계를 포함합니다.
