생성형 AI
생성형 AI는 데이터를 학습하여 새로운 정보나 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다.
FAISS: 고차원 벡터의 효율적인 유사성 검색 도구
Faiss는 고차원 벡터 공간에서의 유사성 검색을 위한 라이브러리로, 양자화, 인덱싱 구조, GPU 가속과 같은 기술을 활용하여 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리합니다. 다양한 인덱싱 전략과 함께 실시간 검색에 적합할 수 있으며, C++로 구현되었으나 Python 래퍼를 통한 접근이 가능합니다.
챗GPT에게 묻다:생성 AI 기반의 광고 자동 제작 서비스
생성 AI 기반의 광고 자동 제작 서비스는 광고 캠페인을 더 빠르게, 효과적으로, 그리고 맞춤화된 방식으로 제작하고자 하는 기업이나 광고주를 대상으로 합니다.
LangFlow | LangChain을 사용하여 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 UI
LangFlow UI는 Python의 LangChain 프레임워크 기반으로 대용량 언어 모델과 애플리케이션을 만들기 위해 설계되었습니다. 사용자는 이 UI를 통해 모델과 프롬프트 템플릿을 연결하고, 애플리케이션을 구축한 후 JSON 파일로 내보내어 다른 사람과 공유할 수 있습니다. LangFlow는 빠른 프로토타이핑과 테스트를 가능하게 하여 대용량 언어 모델을 활용한 다양한 고급 애플리케이션의 개발을 촉진합니다.
LLM 어플리케이션을 위한 Chunking Strategies
청킹은 텍스트를 작은 세그먼트로 나누는 과정으로, LLM 어플리케이션에서 중요한 최적화 기술입니다. 다양한 청킹 방법들이 있으며, 각 방법은 특정 상황에 적합할 수 있으며, 고정 크기 청킹, 재귀 청킹, 특수 청킹 등이 포함됩니다. 최적의 청킹 크기와 방법을 결정하려면 데이터 전처리, 청킹 크기 범위 선택, 그리고 각 청킹 크기의 성능 평가와 같은 여러 단계를 거쳐야 합니다.
GenAI Stack의 다양한 활용성 및 기능
GenAI Stack은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 애플리케이션에 통합하기 위한 엔드 투 엔드 프레임워크로, 데이터 처리의 복잡한 환경을 단순화하고, 환상 없는 AI 추론을 제공하여 실제 및 도메인 전문 지식에 기반한 출력을 보장합니다. 이 프레임워크는 AI 구동 검색 엔진, 지식 기반 Q&A, 감정 분석, 고객 지원 챗봇, 그리고 대량 문서의 정보 검색과 같은 다양한 사용 사례에서 활용할 수 있어, 개발자들이 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하도록 돕습니다. GenAI Stack은 맞춤화와 제어를 제공하며, 기존 작업 흐름에 쉽게 통합하여 AI 개발 여정을 간소화하고 효율화합니다.
Hugging Face 플랫폼의 이해와 활용
이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.
Microsoft AutoGen 활용하여 혁신적인 응용 프로그램 구축
AutoGen을 활용하면 실시간 데이터 분석 및 시각화 도구, 자동 고객 서비스 시스템, 협업 프로젝트 관리 도구, 자동 코드 생성 및 검토 시스템, 그리고 개인화된 학습 및 교육 플랫폼과 같은 다양한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.
1201+ ChatGPT 프롬프트: 매출 향상을 위한 전환율 증가
구매자의 대략 60%가 챗봇과의 상호작용을 선호하며, 이를 통해 ChatGPT 판매 프롬프트가 매우 유용할 수 있습니다. 적절한 프롬프트를 제공함으로써, ChatGPT는 잠재 고객의 요구를 파악하고 충족시키는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 판매와 전환율 증가로 이어질 수 있습니다.
