Generative AI project lifecycle

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.

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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…

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간호사를 위한 ChatGPT 프롬프트

간호사는 환자의 직접적인 치료와 돌봄에서 핵심 역할을 하며, 다양한 상황에서 신속하고 정확한 의사 결정이 요구됩니다. 아래 제시된 프롬프트들은 간호사가 환자 관리, 의료 기기 사용, 응급 상황 대응, 그리고 감염 제어와 관련하여 자주 마주치는 상황들에 대한 대응 방법을 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.

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디자인·영상 초보도 가능! Pippit으로 만드는 고퀄 콘텐츠

Pippit은 CapCut에서 제공하는 AI 기반 콘텐츠 제작 플랫폼으로, 디자인이나 영상 편집 경험이 없는 사람도 몇 번의 클릭만으로 전문적인 마케팅 콘텐츠를 제작할 수 있도록 도와줍니다. Pippit의 주요 기능 1. 웹사이트 링크로 영상 자동 생성 제품이나 서비스의 웹사이트 URL을 입력하면, Pippit이 해당 페이지의 정보를 분석하여 자동으로 마케팅 영상을 생성합니다. 이 기능을 통해 별도의 영상 촬영이나 편집 없이도…

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n8n에서 데이터 형식 변환하기: Set 노드 활용

n8n에서는 다양한 데이터 소스를 처리할 때, 데이터 형식을 올바르게 변환하는 것이 중요합니다. 특히, 데이터베이스, 스프레드시트, CRM 등과 같은 시스템에서는 특정 필드 구조를 요구하므로, Set 노드를 사용하여 필요한 필드만 남기거나 필드 이름을 변경할 수 있습니다. 왜 데이터 형식 변환이 중요한가? 데이터를 삽입할 때 대상 시스템(예: 데이터베이스, Google Sheets, CRM 등)은 미리 정의된 필드 구조를 가지고 있습니다….

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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.

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Generative AI with Large Language Models

Generative AI & LLMs 이번 강의에서는 큰 틀을 설정해 보려고 합니다. 대규모 언어 모델(LLM), LLM의 사용 사례, 모델이 어떻게 작동하는지, 프롬프트 엔지니어링, 창의적인 텍스트 출력을 만드는 방법, 그리고 생성 AI 프로젝트의 생명주기를 개요화하는 것에 대해 이야기할 것입니다. 이 강의에 관심이 있다면, 아마도 이미 생성 AI 도구를 시도해 보았거나, 시도해 보고 싶다는 것을 의미할 것입니다. 챗봇이든…

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Vibe Working – 나만의 흐름으로 일하는 시대

사무실 책상에 앉아 정해진 시간 동안 일하던 시대는 끝났다.이제는 산이든, 바다든, 카페든, 내가 원하는 공간에서AI와 함께 나만의 리듬으로 몰입하고, 일하고, 창작하는 시대. 나는 오늘도 집 근처 작은 산에 오른다.도심 속을 벗어난 이 숲길에서, 나는 일하고 있다. 햇살 사이로 바람이 스치는 이곳이,지금의 나의 오피스, 나의 My Vibe Desk다. 코딩이 커피 타임처럼 느껴졌던 날 한동안 바이브 코딩에…

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2023년을 위한 벡터 데이터베이스 선택: 비교 및 안내

세맨틱 검색(Semantic search)과 검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation, RAG)이 온라인 상호 작용을 재정의하는 시대에, 이런 발전의 기반이 되는 핵심 구성요소인 벡터 데이터베이스는 종종 간과됩니다. 대규모 언어 모델, RAG 또는 세맨틱 검색을 활용하는 어떤 플랫폼을 찾고 계신다면 이 글이 도움이 될 것입니다.

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AI 모델의 새로운 가능성: CAG와 RAG의 비교

최근 들어, ChatGPT와 같은 인공지능 모델이 다양한 질문에 답을 잘하는 이유는 무엇일까요? 바로 엄청난 양의 데이터를 학습한 덕분입니다. 하지만 이 모델들이 최신 정보를 반영하려면 어떻게 해야 할까요? 여기에는 몇 가지 기술이 필요합니다. 오늘은 그중에서도 최근 주목받고 있는 **Cache-Augmented Generation(CAG)**이라는 기술을 소개합니다. 왜 최신 정보가 필요한가요? AI 모델은 학습 시점 이후의 정보는 반영하지 못하기 때문에, 새로운…

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최신 기술 트렌드: 오픈소스 프로젝트 15선으로 만나는 혁신의 세계

안녕하세요! 기술의 최전선으로 함께 떠나볼까요? 🚀이 블로그에서는 최신 오픈소스 프로젝트와 기술 도구들을 소개하며, 각각의 기능과 활용 가능성을 깊이 탐구합니다. 지금까지 발표된 혁신적인 솔루션들은 우리의 삶과 개발 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요. 오늘은 AI, 블록체인, 멀티모달 모델, 서버 모니터링, 데이터 크롤링 등 다양한 분야에서 주목받고 있는 15가지 프로젝트를 정리해봤습니다. 각각의 프로젝트는 효율성과 생산성을 높이고, 혁신을 실현하기…

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