JiniAI – 비즈니스를 위한 AI 솔루션
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
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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.
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…
🧠AI 개발 워크플로우를 10배 향상시키는 비결: 메모리 뱅크 활용하기
AI 에이전트가 코딩 작업을 도와주는 시대, 혹시 이런 생각 해보신 적 있나요? “AI가 우리 프로젝트를 좀 더 잘 이해하면 좋겠다”, “개발하는 동안 AI가 프로젝트의 맥락을 계속 기억해주면 효율이 훨씬 오를 텐데”. 바로 이런 고민을 해결해 줄 혁신적인 기법이 등장했습니다! 바로 ‘메모리 뱅크(Memory Bank)’ 기법입니다. 메모리 뱅크란 무엇인가요? 메모리 뱅크는 원래 ‘cline’이라는 AI 에이전트 시스템에서 소개된…
생성적 AI가 전통적인 데이터베이스를 뒤집는 10가지 방법
생성적 AI는 챗봇만을 위한 것이 아닙니다. 여기 AI와 기계 학습이 데이터 저장, 구조화, 쿼리 방식을 변화시키는 10가지 방법이 있습니다.
Claude Code의 Hooks 기능 완전 정복 – AI 코딩의 자동화 시작
프로그래밍 보조 AI 도구가 점점 진화하는 가운데, Anthropic의 Claude Code는 단순한 코드 생성에 그치지 않고, 개발자의 워크플로까지 통합 자동화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 그 핵심 도구 중 하나가 바로 Hooks 기능입니다. 이번 글에서는 Claude Code의 Hooks가 무엇인지, 그리고 실제 현업에서 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 사례와 함께 정리해보았습니다. https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks 🧩 Hooks란 무엇인가? Claude Code의…
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…
자사고 면접 기출문제 분석과 준비 방법
자사고 입시에서 면접은 매우 중요한 요소로, 자기소개서와 학교생활기록부를 기반으로 다양한 질문이 출제됩니다. 면접을 준비하는 과정에서 기출문제를 분석하는 것은 학생들의 자신감 향상과 면접 대비에 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 자사고 면접 기출문제와 그 준비 방법을 알아보겠습니다. 1. 휘문고 면접 기출 예시 휘문고 면접에서는 주로 학생들의 독서 경험과 그에 따른 사고력을 평가하는 질문이 출제되었습니다. 예를 들어, 다음과…
신용 조합 PenFed의 AI 혁신: 고객 경험의 새로운 차원
Pentagon Credit Union (PenFed)는 고객과의 상호작용을 혁신하기 위해 생성 AI를 활용하고자 합니다.
PenFed는 내부 지원을 위해 AI 챗봇을 성공적으로 활용한 후, 이를 회원 서비스에 적용하며 디지털 채널과 데이터를 융합하려고 합니다.
코파일럿 접근법을 통해, PenFed는 AI를 안전하게 내부 직원 지원에 도입한 후 회원 서비스로 확장할 계획입니다.
AI 기반 자동화 시스템 유지보수 사업 — 지금이 최적의 타이밍! 🚀
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…
BLOOM — BigScience Large Open-science Open-Access Multilingual Language Model
여기서는 ‘BLOOM’이라는 대형 언어 모델(LLM)에 대한 개요를 찾을 수 있습니다. BLOOM에 대한 실용적인 구현체들과 여러 가지 방법으로 접근하는 방법, 그리고 그것이 얼마나 비용이 드는지에 대해 알아보겠습니다.
MCP 리소스(Resources) 개념 쉽게 이해하기
리소스란 무엇인가요? MCP에서 리소스는 서버가 AI 모델에게 제공하는 데이터와 콘텐츠입니다. 쉽게 말해, AI 모델이 참고할 수 있는 모든 종류의 정보라고 생각하면 됩니다. 리소스의 예시: 리소스 식별 방법 (URI) 각 리소스는 고유한 URI(Uniform Resource Identifier)로 식별됩니다. 이는 웹 주소(URL)와 비슷한 개념입니다: 예시: 리소스 유형 MCP 리소스는 두 가지 주요 유형이 있습니다: 리소스 발견 방법 클라이언트가 사용…