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.
부동산리서치 AI는 부동산 시장의 최신 동향, 가격 정보, 재개발 프로젝트 등을 신속하고 정확하게 제공하는 고급 AI 기반 연구 어시스턴트입니다. 사용자는 복잡한 시장 정보를 쉽게 탐색하며, 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.
대규모 언어 모델 (LLM)의 미세 조정에 대한 글입니다. LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋으로 훈련되었지만 특정 애플리케이션에 적합하게 만들기 위해서는 종종 세밀 조정이 필요합니다. 세밀 조정은 모델을 새로운 데이터에 다시 훈련시키는 과정입니다. 이 글에서는 다양한 LLM 세밀 조정 기술과 그 사용 시점, 그리고 그것을 사용하지 않아야 할 시점에 대해 다루고 있습니다.
매출을 올리고 싶다면? 더 이상 고객을 직접 찾지 마세요.✅ AI 리드 자동화 시스템이 필요한 고객을 대신 찾아드립니다. 💡 왜 리드 확보가 중요한가요? 많은 기업과 자영업자들이 잠재 고객을 찾는 데 너무 많은 시간을 낭비하고 있습니다. 💡 이제 “AI 자동화 리드 시스템”을 활용하면✅ 고객이 될 가능성이 높은 사람들만 정밀 타겟팅✅ 필요한 업종, 지역, 조건에 맞는 리드만 확보✅…
PDF 문서에서 텍스트를 추출하기 위해 Python의 다양한 라이브러리를 활용하여 문서의 레이아웃을 분석하고, 텍스트 블록, 이미지, 테이블 등 각 구성 요소에 적합한 방식으로 텍스트를 추출하는 방법을 살펴보았습니다. 특히 테이블의 경우 pdfplumber 라이브러리를 사용하여 셀을 식별하고 내용을 추출한 후 적절한 형식의 문자열로 변환하는 과정을 통해, 데이터의 세분성을 유지하면서 텍스트를 추출할 수 있었습니다.
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…
2025년, 고객 경험 관리(Customer Experience Management, CEM) 는 단순한 서비스 개선을 넘어 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 고객 피드백 분석기가 있습니다. 이 도구는 다양한 채널에서 수집된 고객 피드백 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 기업이 실시간으로 고객의 요구와 불만을 파악하고, 이를 바탕으로 제품 및 서비스의 품질을 개선할 수 있도록…
트랜스포머 아키텍처는 주로 어텐션 메커니즘을 활용하여 시퀀스 데이터를 처리합니다. 이 모델은 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각각은 여러 개의 층으로 이루어져 있습니다. 어텐션 메커니즘을 통해 입력 시퀀스의 중요한 부분에 더 많은 집중을 하여, 문제에 따라 다양한 NLP 작업에 효과적으로 적용될 수 있습니다.
지금 시작하면 엄청난 경쟁 우위를 가질 수 있습니다 현재 AI 기술이 소프트웨어 개발과 유지보수의 패러다임을 바꾸고 있습니다.그러나 대부분의 기업은 여전히 전통적인 방식으로 운영되며, AI를 활용한 자동화에 대한 이해도가 낮습니다.즉, 지금이 바로 경쟁력을 확보할 최적의 시점입니다. 🚀 기존 유지보수 vs AI 자동화 유지보수: 무엇이 다른가? 🔴 기존 방식의 문제점 🟢 AI 자동화 유지보수의 장점✅ LLM 모델…
