MetaGPT: 지금 당장 사용할 수 있는 최고의 AI 에이전트에 대한 완벽한 가이드
MetaGPT는 대형 언어 모델을 활용한 다중 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 프로젝트 관리 기능과 코드 생성 능력을 결합하여 복잡한 작업을 자동화합니다. MetaGPT의 아키텍처는 기초 구성 요소 계층과 협업 계층으로 나뉩니다. 이 시스템은 지식 공유와 표준화된 운영 절차(SOPs)를 통해 에이전트 간의 협업을 효율적으로 관리합니다.
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LLM 출력 파싱: 함수 호출 vs. LangChain
LLM 기반 애플리케이션의 출력을 통제하기 위한 방법에는 여러 가지가 있습니다. OpenAI의 Function Calling 기능은 출력을 일관되게 제공하는 반면, LangChain은 다양한 LLM과 출력 형식을 지원하며 유연성이 특징입니다. 선택은 사용하는 모델, 출력 형식, 그리고 특정 문제의 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다.
대형 언어 모델(LLM)의 강력함: 텍스트 분석에서 추론까지
대용량 언어 모델은 빠른 결과 생성과 개발 속도 향상을 가능하게 합니다. 이 모델은 감정 분석, 이름 추출 등 복잡한 작업을 처리하며, 각각의 작업에 대해 별도의 모델 학습과 배포를 필요로 하지 않습니다. 이는 프롬프트를 사용하여 시간과 노력을 크게 줄여 주어진 텍스트의 감정, 주제 등을 빠르게 추론하는 데 유용합니다.
ETL, ELT, 그리고 ELT+P: 데이터 처리 방식을 이해하고 선택하는 방법
데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 현대 비즈니스 환경에서, 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위한 방법론은 필수적입니다. 데이터 통합과 분석을 위한 전통적인 방식인 ETL(Extract, Transform, Load)부터, 새로운 데이터 레이크 환경에 맞춘 ELT(Extract, Load, Transform), 그리고 최근에 주목받고 있는 ELT+P(Processing) 방식까지, 각 방식의 개념과 장단점을 살펴보겠습니다. 1. ETL(Extract, Transform, Load) 개념 ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), **적재(Load)**의 세 단계로 구성된 데이터…
어떻게 LLM 또는 ChatGPT를 이용하여 데이터 기반의 지능형 QA 챗봇을 구축하는가?
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…
어떤 AI 언어 모델이 내 비즈니스에 적합한가?
OpenAI와 Meta의 Llama 2는 현재 가장 주목받는 AI 언어 모델입니다. OpenAI는 사용자 친화적이며 쉽게 설정할 수 있는 장점이 있지만, 맞춤형 솔루션 제작에는 제한이 있습니다. 반면, Llama 2는 오픈 소스이며, 미세 조정이 가능하여 기업의 맞춤형 요구 사항을 만족시킬 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다. 비용, 성능, 사용 용이성 등 여러 요소를 고려할 때, 각기 다른 비즈니스에는 다른 모델이 더 적합할 수 있습니다.
ChainForge: LLM Evaluation Tool
ChainForge는 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가 및 실험을 위한 오픈소스 시각 프로그래밍 환경입니다. ChainForge를 사용하면 코딩이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않은 상태에서 프롬프트와 텍스트 생성 모델의 견고성을 평가할 수 있습니다. 기능은 다음과 같습니다: UI 개요 이 페이지는 ChainForge의 사용자 인터페이스를 설명하며 툴바의 모든 버튼을 포함합니다. 아래에는 인터페이스의 스크린샷이 있습니다. 이 인터페이스는 사용자가 잘못되었다고 알려주면 채팅…
MCP(Model Context Protocol) 기본 개념
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 세계와 안전하게 소통할 수 있도록 해주는 표준화된 통신 방식입니다. 이해하기 쉽게 설명해 드리겠습니다. MCP의 기본 개념 및 역할 MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스나 도구를 연결해주는 “다리” 역할을 합니다. 이것을 컴퓨터 세계의 “USB 포트”에 비유할 수 있습니다: MCP의 주요 구성 요소 MCP는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다: 작동…
RealtimeSTT를 활용한 실시간 음성 인식: 빠르고 정확한 텍스트 변환
음성 인식 기술의 빠른 확산과 RealtimeSTT의 역할 음성 인식 기술은 스마트폰, 스마트 스피커, 그리고 다양한 디지털 기기를 통해 우리의 일상생활에 깊이 스며들고 있습니다. 음성을 통한 명령 수행과 정보 검색은 이제 누구나 사용하는 익숙한 기능이 되었으며, 이러한 기술은 점점 더 발전하고 있습니다. 특히, 실시간 음성 인식 기술은 여러 산업 분야와 개인 사용자들에게 중요한 도구로 자리 잡고…
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.