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.
미래의 학습 방식: AI와 함께하는 새로운 배움의 시대
오늘날 우리는 기술의 급속한 발전 속에서 새로운 학습 방식을 고민해야 하는 시점에 와 있습니다. 과거에는 책을 읽고, 강의를 듣고, 모든 것을 직접 체득하는 방식이 주를 이루었다면, 이제는 AI를 활용해 필요할 때 필요한 정보를 효율적으로 얻는 것이 가능해졌습니다. 미래의 학습 방식은 단순히 정보를 저장하는 것이 아니라, AI와의 협력을 통해 지식에 접근하고 활용하는 방식으로 진화할 것입니다. 전통적인…
N8n: 강력한 워크플로 자동화 도구, 활용법 및 실전 예제
최근 IT 업계에서는 업무 자동화(Automation)가 필수적인 요소가 되고 있습니다. 반복적인 작업을 줄이고, 효율성을 극대화하며, 사람이 직접 수행해야 하는 작업을 최소화하는 것이 생산성 향상의 핵심입니다. 이러한 자동화를 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 오픈소스 도구 중 하나가 바로 N8n입니다. 이 글에서는 N8n이 무엇인지, 주요 기능, 설치 방법, 기본 사용법, 실전 예제까지 자세히 설명하겠습니다. 1. N8n이란? N8n(Node for…
GPT 액션 구축 및 활용 가이드
GPT 액션은 사용자가 OpenAPI 사양을 사용하여 외부 API와의 상호 작용을 정의할 수 있게 하며, 이를 통해 GPT는 데이터베이스, 이메일 시스템 등과 연결되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 GPT의 가시성을 설정하고, 인증 방법을 선택하여 액션을 구성할 수 있으며, 이렇게 구성된 GPT는 사용자 요청에 따라 API를 통해 정보를 검색하고 응답합니다.
AI 프로젝트를 위한 최고의 10개 벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리는 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 AI 애플리케이션에서 벡터 유사성 검색을 가능하게 합니다. 데이터베이스는 다양한 데이터 소스와 쿼리 기능을 제공하며, 라이브러리는 주로 벡터만을 다루고 기술적 전문성이 더 필요합니다. 선택 시에는 사용자의 특정 필요와 요구 사항, 그리고 데이터의 종류와 크기를 고려해야 합니다.
ChatGPT로 사진촬영을 배우는 방법
이 가이드는 여러분이 ChatGPT를 이용해 사진촬영을 어떻게 배울 수 있는지 보여주기 위해 설계되었습니다. 기술이 우리 삶의 모든 부분에 스며들어 있는 시대에서, 사진 분야도 변화하는 모습을 목격했습니다. 어두운 방에서 몇 시간 동안 작업하거나 비싼 워크샵에 참석하는 것이 사진촬영을 마스터하는 것을 의미했던 시절은 지났습니다.
EPC 프로젝트에 인공지능 기술을 활용하는 방법과 기대 효과
EPC 프로젝트란 Engineering(설계), Procurement(조달), Construction(시공)의 약자로, 대규모 플랜트나 인프라 프로젝트에서 설계부터 자재 조달, 실제 시공까지 전 과정을 총괄하여 수행하는 방식입니다. 흔히 정유 공장, 발전소, 화학 플랜트 같은 복잡한 프로젝트에 사용됩니다. 이러한 프로젝트는 규모가 크고 복잡하며, 설계와 시공 단계에서의 오류가 전체 일정과 비용에 큰 영향을 미치기 때문에 효율성 향상이 중요합니다. 최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 EPC 프로젝트의…
🧠《AI 시대의 개발자 생존기 4편》
4편. 살아남는 기술, 사라지는 역할 이전 편들에서 살펴봤듯이,이제 프론트엔드든 백엔드든 AI가 상당 부분을 대신할 수 있는 시대가 되었습니다. 이런 상황에서 자연스럽게 떠오르는 질문이 하나 있죠. “그럼 도대체 어떤 개발자는 살아남을 수 있을까?” 🧨 사라지는 역할: “그냥 시키는 대로 만드는 사람” AI는 점점 ‘지시를 받아 구현하는 역할’을 대체하고 있습니다. 다음과 같은 업무는 이미 상당 부분 자동화…
LangChain으로 LLM 기반 애플리케이션 구축
“LangChain은 대규모 언어 모델(LLMs)의 능력을 활용하여 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성하는 애플리케이션을 개발할 수 있게 해주는 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자 경험과 참여도를 향상시킬 수 있습니다.”
대입 수능 영어 도우미: 고등학생의 수능 영어 준비를 위한 최적의 파트너
고등학생들이 대학 입학 시험인 수능 영어 과목을 준비하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 과거 시험 문제를 활용하여 학생들의 영어 능력 향상을 지원합니다.
RAG에 대해 알기 전에는 LLM 앱을 만들지 마세요.
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.