생성형 AI

GenAI Stack은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 애플리케이션에 통합하기 위한 엔드 투 엔드 프레임워크로, 데이터 처리의 복잡한 환경을 단순화하고, 환상 없는 AI 추론을 제공하여 실제 및 도메인 전문 지식에 기반한 출력을 보장합니다. 이 프레임워크는 AI 구동 검색 엔진, 지식 기반 Q&A, 감정 분석, 고객 지원 챗봇, 그리고 대량 문서의 정보 검색과 같은 다양한 사용 사례에서 활용할 수 있어, 개발자들이 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하도록 돕습니다. GenAI Stack은 맞춤화와 제어를 제공하며, 기존 작업 흐름에 쉽게 통합하여 AI 개발 여정을 간소화하고 효율화합니다.

이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.

AutoGen을 활용하면 실시간 데이터 분석 및 시각화 도구, 자동 고객 서비스 시스템, 협업 프로젝트 관리 도구, 자동 코드 생성 및 검토 시스템, 그리고 개인화된 학습 및 교육 플랫폼과 같은 다양한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.

LlamaIndex는 다양한 데이터 소스와 포맷에서 데이터를 취득하고 구조화하여, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 응용 프로그램(예: Q&A, 챗봇, 에이전트)을 사용자 정의 데이터로 향상시키는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 프레임워크는 검색 증강 생성(RAG) 패러다임을 통해 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하기 위해 쿼리 단계에서 관련 컨텍스트를 검색하고 LLM에 전달하는 데 중점을 둡니다. LlamaIndex는 검색기, 노드 포스트프로세서, 응답 합성기와 같은 구성 요소를 제공하여, 사용자가 쿼리 엔진, 채팅 엔진 또는 에이전트와 같은 다양한 RAG 파이프라인을 구축하고 통합할 수 있도록 지원합니다.

LlamaIndex는 Llama 모델을 로컬 환경에서 실행하고 인덱스를 구축하여 텍스트 데이터를 쿼리할 수 있는 도구를 제공합니다. 사용자는 Python 스크립트 또는 Jupyter 노트북을 통해 문서를 인덱스화하고, 특정 키워드 또는 질문에 대한 쿼리를 실행하여 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 또한, 사용자는 로깅을 설정하여 쿼리 및 이벤트를 확인하고, 인덱스를 디스크에 저장하거나 디스크에서 다시 로드할 수 있는 기능도 제공합니다.

AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.