AskIt은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 소프트웨어 개발에 통합하기 위한 도메인 특화 언어입니다. 이는 타입 가이드된 출력, 템플릿 기반 함수 정의, 예시를 통한 프로그래밍 등 다양한 기능을 제공하여 LLMs의 사용을 간소화합니다. 이러한 기능들은 자연어 처리, 문제 해결, 코드 생성 등 다양한 작업에 LLMs를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다.
LlamaIndex는 Llama 모델을 로컬 환경에서 실행하고 인덱스를 구축하여 텍스트 데이터를 쿼리할 수 있는 도구를 제공합니다. 사용자는 Python 스크립트 또는 Jupyter 노트북을 통해 문서를 인덱스화하고, 특정 키워드 또는 질문에 대한 쿼리를 실행하여 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 또한, 사용자는 로깅을 설정하여 쿼리 및 이벤트를 확인하고, 인덱스를 디스크에 저장하거나 디스크에서 다시 로드할 수 있는 기능도 제공합니다.
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.
LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
중고등학생들이 CHAT GPT를 어떻게 최적으로 활용할 수 있는지, 그리고 그것을 가능하게 하는 몇 가지 특별한 프롬프트에 대해 알아보려고 합니다. 이 프롬프트들을 통해, 학생들은 과제 작성, 언어 학습 등 다양한 학습 활동에서 CHAT GPT의 능력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.
세맨틱 검색(Semantic search)과 검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation, RAG)이 온라인 상호 작용을 재정의하는 시대에, 이런 발전의 기반이 되는 핵심 구성요소인 벡터 데이터베이스는 종종 간과됩니다. 대규모 언어 모델, RAG 또는 세맨틱 검색을 활용하는 어떤 플랫폼을 찾고 계신다면 이 글이 도움이 될 것입니다.
