스마트홈 기술과 IoT(사물 인터넷, Internet of Things)는 이미 우리 삶을 크게 변화시키고 있습니다. 하지만 여기에 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 결합하면 더욱 혁신적인 서비스를 만들어낼 수 있습니다. 이번 글에서는 IoT와 LLM의 통합이 어떻게 가능하며, 이를 활용해 어떤 서비스를 만들 수 있는지 이야기해보겠습니다. 1. IoT의 기본 이해 IoT는 인터넷에 연결된 물리적 장치들을 제어하거나 데이터를 수집하는…
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.
플라노그램(Planogram)은 매장 내 제품 배치를 시각적으로 표현한 도식입니다. 이 도식은 특정 상품이 매장 선반에서 어떻게 진열되고 배치되어야 하는지를 명확히 보여줍니다. 주로 소매업체와 벤더가 협력하여 판매 최적화를 위해 사용하며, 매출 증대와 고객 경험 개선을 목적으로 합니다. 플라노그램은 제품의 위치, 수량, 진열 방향 등을 포함하여 매장 레이아웃을 체계적으로 구성하는 데 핵심적인 도구입니다. 소매점에서 플라노그램을 사용하면 비즈니스 요구사항에…
How to Build an Intelligent QA Chatbot on your data with LLM or ChatGPT How to deploy a LLM chatbot LLM(대규모 언어 모델)에 의해 강화된 지능형 챗봇의 세계를 소개합니다. 이 글에서는 조직의 질문 응답 챗봇에 LLM을 원활하게 통합하는 방법에 대해 깊이 다루겠습니다. 고수준의 시스템 디자인 요소와 코드 구현의 세세한 부분까지 깊숙이 소개합니다. 여러분의 Postgres 데이터베이스를…
연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위해 감정적인 자극을 프롬프트에 포함시키는 EmotionPrompt 방식을 개발했습니다. 이 방식은 심리학에서 영감을 받아, 감정적 문장을 프롬프트에 추가하여 모델의 반응을 향상시켰습니다. 연구 결과, 네 가지 다른 LLM에서 여덟 가지 작업의 성능이 10% 이상 향상되었습니다. 이 연구는 인간-LLM 상호 작용을 향상시키기 위한 새로운 접근법을 제시하지만, 일반화와 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다.
Chroma DB는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하는 데 사용되는 오픈 소스 벡터 저장소입니다. 주요 용도는 대규모 언어 모델에 의해 나중에 사용될 메타데이터와 함께 임베딩을 저장하는 것입니다. 또한 텍스트 데이터에 대한 의미론적 검색 엔진으로도 사용할 수 있습니다.
생성 AI 기반의 광고 자동 제작 서비스는 광고 캠페인을 더 빠르게, 효과적으로, 그리고 맞춤화된 방식으로 제작하고자 하는 기업이나 광고주를 대상으로 합니다.
New ChatGPT Prompt Engineering Technique: Program Simulation 프롬프트 엔지니어링 분야는 다양한 레벨에서 매우 흥미로운 것들을 제공합니다. Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Based, N-shot, Few-shot, 그리고 Flattery/Role Assignment 같은 창의적인 전략을 포함하여, 이러한 기술은 다양한 요구에 맞게 프롬프트를 맞춤화하는 데 사용됩니다. 이러한 메서드들은 각각 다양한 장점과 한계를 가지고 있지만, 대화형 에이전트로부터 더 신뢰할 수 있거나 전문화된 출력을 생성하는 공통의…
How We’re Revolutionizing Personal Styling with Generative AI 많은 회사들이 AI 전략을 정의하기 시작하는 단계에 머물러 있지만, Stitch Fix는 처음부터 데이터 과학에 기반을 두고 있습니다. 우리의 믿음은 사람과 기계가 함께 일할 때 더 효과적이라는 것이며, 우리는 비즈니스 전반에 걸쳐 그들의 독특한 강점과 능력을 활용합니다. AI와 ML 모델은 고객의 스타일링부터 물류, 재고 관리, 제품 설계에 이르기까지…
오늘날 우리는 기술의 급속한 발전 속에서 새로운 학습 방식을 고민해야 하는 시점에 와 있습니다. 과거에는 책을 읽고, 강의를 듣고, 모든 것을 직접 체득하는 방식이 주를 이루었다면, 이제는 AI를 활용해 필요할 때 필요한 정보를 효율적으로 얻는 것이 가능해졌습니다. 미래의 학습 방식은 단순히 정보를 저장하는 것이 아니라, AI와의 협력을 통해 지식에 접근하고 활용하는 방식으로 진화할 것입니다. 전통적인…