Spring AI Provides Integration with OpenAI and Azure OpenAI Spring AI 프로젝트는 SpringOne 컨퍼런스 동안 소개되었으며, Spring의 일반적인 개념을 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 현재 이 프로젝트는 Azure OpenAI와 OpenAI를 AI 백엔드로 통합하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 의미론적 검색, 요약과 같은 사용 사례가 프로젝트에 의해 지원됩니다. 역사적으로, Python은 C와 C++와 같은 언어로 작성된…
LlamaIndex를 사용하여 로컬 문서에 대한 개인 QA 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 문서를 인덱싱하여 사용자의 질문에 실시간으로 응답하며, 모든 데이터는 사용자의 기기에서 개인적으로 처리되어 보안이 강화됩니다. 그러나 이 방식의 한계는 정확도와 데이터 공유의 어려움이며, 더 큰 모델과 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드 많은 학생들이 특목고 및 자사고에 진학하고자 할 때, 독서 면접 준비가 중요한 과정 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 특히 국제고, 외고, 과학고 등을 준비하는 학생들에게는 독서 습관과 독서 내용을 면접에서 효과적으로 설명하는 능력이 필수적입니다. 이번 글에서는 특목 자사고 면접에서 필요한 독서 준비와 면접 기출 문항들을 정리해 보았습니다. 독서…
PromptLayer는 프롬프트 엔지니어링을 위한 플랫폼으로, OpenAI의 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 같은 언어 모델에 대한 요청을 추적, 관리, 공유할 수 있게 돕습니다. 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 프롬프트를 생성하고 최적화하는 과정을 의미합니다.
LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
metaGPT를 활용하여 Generative AI 기반의 멘토-멘티 매칭 웹 사이트를 개발하는 프로젝트를 계획하였습니다. 이 웹 사이트는 사용자의 도전과 문제점을 기반으로 개인화된 멘토 제안을 제공하며, 경쟁 제품 분석, 요구사항 정의, UI 디자인, 및 구현 접근법 등의 단계를 포함합니다.
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.
텍스트 프롬프트는 LLM의 응답을 지시하는 역할을 하기 때문에 조금만 변경해도 완전히 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 사례에 여러 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용해 보겠습니다. 이를 통해 반복적인 과정으로 진행되는 프롬프트 엔지니어링을 직접 경험하고, 다양한 기술을 적용하는 효과를 확인하며 머신 러닝 및 데이터 엔지니어링과 관련된 개념을 배울 수 있습니다.
ChatGPT now replacing teachers? Harvard University’s CS teacher is an AI chatbot 이 기사는 인공지능(AI)이 교육 분야에 점차적으로 통합되는 추세에 대해 설명하고 있습니다. 글은 하버드 대학교가 컴퓨터 과학 프로그램에 인공지능을 통합하려는 노력을 강조하며, 특히 이 프로그램의 한 부분으로서 인공지능 챗봇이 컴퓨터 과학 50 (CS50) 강좌의 강사 역할을 할 계획임을 밝혔습니다. 프로그램의 강사들은 이 AI 강사가…
OpenAI의 GPT 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되어 있지만, fine-tuning을 통해 특정 도메인이나 태스크에 최적화할 수 있습니다. Fine-tuning을 위해서는 고품질의 데이터셋 준비, 적절한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 체계적인 평가와 반복 개선이 필요합니다. OpenAI는 fine-tuning 워크플로우를 간소화한 API와 다양한 GPT 모델을 제공하고 있어, 개발자는 이를 활용해 자신만의 최적화된 AI 어시스턴트를 만들어갈 수 있습니다.
