생성형 AI
생성형 AI는 데이터를 학습하여 새로운 정보나 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다.
로보플로우 데이터셋: 컴퓨터 비전 프로젝트의 시작점
컴퓨터 비전 프로젝트에서 데이터셋은 핵심적인 역할을 합니다. 좋은 데이터셋은 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나이며, 특히 정확하고 풍부한 데이터는 성공적인 프로젝트를 이끌어낼 수 있습니다. **로보플로우(Roboflow)**는 컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 방대한 데이터셋을 제공하여 개발자와 연구자들이 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 로보플로우의 데이터셋이 제공하는 기능, 주요 예제, 그리고 프로젝트에 활용할 수 있는…
로보플로우 활용 사례: 컴퓨터 비전의 다양한 가능성
**로보플로우(Roboflow)**는 컴퓨터 비전 프로젝트를 간소화하고 가속화하는 혁신적인 플랫폼으로, 다양한 산업 분야에서 큰 활약을 하고 있습니다. 이 글에서는 로보플로우가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. 1. 제조업: 품질 관리 및 결함 탐지 사례 설명 제조업에서는 생산된 제품의 품질을 유지하고 결함을 조기에 발견하는 것이 중요합니다. 로보플로우는 이러한 작업을 자동화하여 인적 오류를 줄이고 비용을 절감할 수…
로보플로우(Roboflow): 컴퓨터 비전 프로젝트를 혁신하다
최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 컴퓨터 비전 분야도 빠르게 성장하고 있습니다. 얼굴 인식, 객체 탐지, 이미지 분류와 같은 기술은 우리의 일상과 산업 전반에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 하지만 이러한 기술을 구현하기 위해서는 고급 지식과 복잡한 데이터 처리 과정이 요구되며, 이는 초보자나 중소규모 팀에게는 큰 부담이 될 수 있습니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 플랫폼이…
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…
AI 기반 실시간 음성 비서 구축 서비스 소개
AI 기반 실시간 음성 비서 구축 서비스 소개 오늘날 기업들은 고객과의 소통을 혁신할 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 특히 전화 기반의 고객 서비스에서는 빠르고 자연스러운 상호작용이 중요한 요소가 되는데요. 저희는 Twilio와 OpenAI의 최첨단 Realtime API를 사용해 고객의 요구를 실시간으로 처리하고, 다양한 언어로 응답할 수 있는 AI 기반 음성 비서를 구축하는 서비스를 제공합니다. 이 글에서는 이 서비스의…
Fine-tuning으로 GPT 모델 커스터마이징하기
OpenAI의 GPT 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되어 있지만, fine-tuning을 통해 특정 도메인이나 태스크에 최적화할 수 있습니다. Fine-tuning을 위해서는 고품질의 데이터셋 준비, 적절한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 체계적인 평가와 반복 개선이 필요합니다. OpenAI는 fine-tuning 워크플로우를 간소화한 API와 다양한 GPT 모델을 제공하고 있어, 개발자는 이를 활용해 자신만의 최적화된 AI 어시스턴트를 만들어갈 수 있습니다.
Cognita RAG 시스템의 구조 및 작동 원리
Cognita는 데이터 로딩, 파싱, 임베딩을 통해 데이터를 벡터 DB에 인덱싱하고, 사용자 쿼리에 맞게 관련 문서를 검색하여 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다.
Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
제목: Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
Cognita는 RAG 시스템을 구축하고 사용자 정의할 수 있는 강력하고 유연한 오픈소스 프레임워크입니다. 데이터 소스, 파서, 임베더, 벡터 DB, 재순위 모델 등 다양한 구성 요소를 모듈화하여 쉽게 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다. 또한 직관적인 UI를 통해 데이터 소스 관리, 컬렉션 생성, 쿼리 입력 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있어 개발자와 사용자 모두가 효과적으로 RAG 시스템을 활용할 수 있습니다.
RAG 2.0 소개
*Introducing RAG 2.0 *RAG 2.0 : Your AI’s Scattered Brain Just Got Organized *RAG 2.0: Retrieval Augmented Language Models 언어 모델은 엄청난 진보를 이루었지만, 중요한 단점들도 존재합니다. 이러한 단점들 중 많은 부분을 해결할 수 있는 한 가지 방법은 검색 보완(retrieval augmentation)입니다. 검색 보완 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 파이프라인에 대해 많은 논문과 기사가 작성되었으며, 이 기술…
ChatGPT 활용 주식 투자 비법: 똑똑한 거래 프롬프트 설계하기
전문가이든 새로운 주식 트레이더이든, 방대한 정보의 양은 종종 부담스러울 수 있습니다. 이때 ChatGPT가 유용하게 쓰일 수 있습니다. 이 도구는 복잡한 금융 용어를 단순화하고, 주식 거래 기초에 대한 통찰을 제공하며, 상세한 거래 전략을 명확히 설명해줍니다. 비록 경험 많은 트레이더나 금융 컨설턴트를 대체할 수는 없지만, ChatGPT는 훌륭한 동반자가 될 수 있습니다. 이를 통해 트레이더는 대화형으로 정보를 얻어 복잡한 주제의 이해를 돕거나 알고 있는 개념을 새롭게 정리할 수 있습니다.