Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.
크로마(Chroma)는 인기 있는 임베딩 제공자들에 대한 경량 래퍼를 제공하므로, 앱에서 이들을 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다. 크로마 컬렉션을 생성할 때 임베딩 함수를 설정할 수 있으며, 이 함수는 자동으로 사용되거나, 직접 호출하여 사용할 수 있습니다.
“인공지능의 역사는 길고 다양한 발전을 거치며, 이제는 우리 일상의 많은 부분에서 그 효과를 볼 수 있습니다. 그 중, ChatGPT와 같은 언어 모델은 기업과 개인이 그들의 능력을 향상시키고 수익을 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 ChatGPT를 활용하여 다양한 분야에서 수익을 얻을 수 있는 100가지 방법에 대해 구체적으로 소개하고, 각각의 세부사항을 깊이있게 탐구하겠습니다.” GPT를 활용해…
RAG는 LLMs를 보강하고 그들의 고유한 제한 사항 중 일부를 극복하기 위한 상대적으로 저렴하고 간단한 방법입니다. 그러나 실제로 RAG를 활용한 모델들은 정확하게 평가하기 어려울 수 있습니다. UI와 UX에 많은 주의를 기울여 사용자들에게 충분한 문맥을 제공하여 RAG를 활용한 모델이 그들에게 합리적인 답변을 제공하는지 판별할 수 있도록 해야 합니다.
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
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.
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.
AI 온라인 과외는 학생의 성향과 약점을 분석해 개인화된 학습 경험을 제공하며, 24시간 언제든지 학습이 가능합니다. 이러한 시스템은 지속적으로 데이터를 기반으로 자신을 개선하여 학습 효과를 극대화하려 노력합니다.
이 글에서는 인공지능 챗봇인 ChatGPT를 이용한 영어 학습 방법에 대해 설명합니다. ChatGPT는 언어 학습에 상당한 이점을 제공하지만, 전문 영어 교사를 완전히 대체하지는 못합니다. AI 기반 도구를 효과적으로 활용하는 법을 익히는 것은 큰 작업이며, 전문적인 투자 없이는 이것을 독학하기 어렵습니다. 그러나 교육자들이 이 도구를 사용하면, 영어 학습 경험이 개선되고 더 빠른 성과를 이룰 수 있습니다.
생성적 AI는 챗봇만을 위한 것이 아닙니다. 여기 AI와 기계 학습이 데이터 저장, 구조화, 쿼리 방식을 변화시키는 10가지 방법이 있습니다.
