변호사를 위한 ChatGPT 프롬프트
ChatGPT는 법률 전문가들에게 다양한 실무 영역에서 법률 연구를 혁신할 수 있는 도구를 제공하며, 이를 통해 시간 절약과 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있습니다.
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LGCNS 시뮬레이터관리시스템 기능 고도화 개발
프로젝트 상세 1) 포트폴리오 소개:– 사용자 컴퓨터에 설치되는 시뮬레이터 프로그램을 관리-API 제공: 시뮬레이터 프로그램에게 제공하는 API(배포 정보 및 관리, 사용자 정보 및 관리, 사용자 시험 결과) 2) 작업 범위:– 기능 정의 및 개발, 화면 설계 및 개발, 관리자 페이지 기획 및 개발 등– 반응형 웹, 스프링부트, MsSql, Restfull API 3) 주요 업무-시뮬레이터 배포 관리, 시뮬레이터…
생성형 AI 드림팀을 구성하는 방법
생성적 인공지능(AI) 꿈의 팀 구성에는 프로젝트 매니저, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 연구원, 소프트웨어 개발자, UX/UI 디자이너, 도메인 전문가, 윤리 전문가 등 다양한 역할이 포함됩니다. 각 역할은 프로젝트의 성공을 위해 중요하며, 전문 지식과 기술을 바탕으로 팀 내에서 협력합니다. 이들은 AI 솔루션의 개발과 배포 과정에서 윤리적 가이드라인을 준수하며, 사용자 중심의 접근 방식으로 문제를 해결하는 데 기여합니다.
LLMs의 기이한 세계에 대해 알아보기
Catching up on the weird world of LLMs 일요일에 North Bay Python에서 나는 ChatGPT, Google Bard, Llama 2와 같은 도구의 기반이 되는 기술인 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 최근 몇 년 동안의 발전을 요약하려고 노력했습니다. 내 목표는 이 분야에 완전히 푹 빠져 있지 않은 사람들이 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있도록 도와주는 것이었습니다….
PostgreSQL과 함께 Supabase의 벡터 데이터베이스 사용하기
이 가이드에서는 Supabase와 OpenAI를 이용해 벡터와 임베딩을 관리하고 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 벡터와 임베딩은 유사성 검색, 군집화, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하며, PostgreSQL 확장인 pgvector를 통해 데이터베이스에서도 이를 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 도구들을 활용하면 지능적이고 문맥에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
LlamaIndex 초보자 튜토리얼
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.
AI 기반 프리랜서 마켓플레이스 심층 분석: 2025년 가장 뜨거운 사업 기회
AI 기반 프리랜서 마켓플레이스, 왜 주목해야 하는가? 2025년, AI 기술의 비약적 발전은 우리의 일상과 비즈니스 환경을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 특히, AI 에이전트는 특정 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 수준에 도달하며, 전통적인 인간 프리랜서의 역할을 상당 부분 대체할 것으로 예상됩니다. AI 기반 프리랜서 마켓플레이스는 이러한 흐름에 발맞춰 새로운 비즈니스 모델로 급부상하고 있으며, 이는 단순한 트렌드가 아닌…
AI 수익화 도구 심층 분석: 2025년 콘텐츠 시장의 숨은 기회를 찾다
2025년, 콘텐츠 시장은 그 어느 때보다 다양한 기회와 도전으로 가득 차 있습니다. 콘텐츠 제작자들은 전통적인 수익 모델을 넘어 새로운 수익 창출 전략을 찾아야 하는 상황에 직면해 있습니다. 바로 이때, AI 수익화 도구가 중요한 역할을 하게 됩니다. AI 수익화 도구는 콘텐츠 제작자의 수익성을 극대화하고, 숨겨진 기회를 발굴하며, 보다 효율적인 수익 관리를 지원하는 혁신적인 기술입니다. 이번 글에서는…
대규모 언어 모델로 ‘다음 최선의 행동’을 위한 추천 시스템 구동하기
추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 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.