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…
“OpenAI의 LLM를 활용하여 대량의 텍스트, 예를 들어 제품 리뷰를 짧게 요약하는 방법을 설명합니다. 요약의 목적에 따라 프롬프트를 수정해 원하는 정보를 추출하며, 특정 부서의 피드백을 위한 요약 생성도 가능합니다. 이를 통해 고객의 의견을 빠르고 효과적으로 이해하며, 필요한 피드백을 제공할 수 있습니다.”
주식 투자에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 정보입니다. 적절한 정보를 빠르게 얻고, 이를 바탕으로 올바른 결정을 내리는 것이 성공적인 투자의 열쇠입니다. 그렇다면, 방대한 뉴스 속에서 내가 원하는 정보만 빠르고 효율적으로 받아볼 수 있다면 얼마나 좋을까요? 여기, 주식 투자자를 위한 맞춤형 뉴스 알림 서비스를 소개합니다. 서비스 개요 이 서비스는 주식 투자자들이 관심 있는 뉴스만 골라서…
— CLAUDE.md 기반 실전 가이드 — Claude Code는 LLM 기반 프로그래밍 에이전트로, 반복적인 개발 작업과 코드 생산성을 극대화할 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 AI에게 기대 이상의 결과를 얻기 위해서는 단순히 “코드를 작성해 달라”는 프롬프트를 주는 것만으로는 부족합니다.이 글에서는 개인 글로벌 에이전트 가이드(CLAUDE.md)를 기반으로, Claude Code를 더 효과적으로 활용하는 방법을 공유하겠습니다. 1. 명확한 철학 세우기 Claude…
LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드 Chapter 1: Taking a Case Study Approach 우리의 사례 연구는 고객 생애 주기의 각 단계인 획득, 유지, 참여, 그리고 되찾기를 다룰 것이며, MarTech 부문 내에서 제너레이티브 AI의 네 가지 독특한 응용에 중점을 둘 것입니다. 각 사례 연구에 대해 외부 API와 자체 호스팅된 모델을 사용하여 생성 비용을 추정할 것입니다….
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.
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
대규모 언어 모델(LLMs)의 도구 사용 능력은 현재의 API와 암시적 추론의 제한에 의해 제한됩니다. 이를 해결하기 위해 CREATOR라는 새로운 프레임워크가 제안되었으며, 이는 LLMs가 자체 도구를 창조하게 함으로써 성능을 향상시킵니다. CREATOR는 기존 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 새로운 데이터셋인 Creation Challenge를 통해 LLMs의 도구 창조 능력의 중요성을 강조합니다. 이 연구는 LLMs의 잠재력을 극대화하고 AI 시스템을 발전시키는 방향으로 나아가는 것을 보여줍니다.
현대 산업 현장에서 효율성은 곧 생산성과 직결됩니다. 특히 작업자의 요청을 신속히 이해하고 이를 작업 지시로 전환하는 프로세스가 중요합니다. 오늘은 음성 명령 처리 시스템을 통해 작업 현장에서 발생할 수 있는 자연어 음성 요청을 실시간으로 처리하고, 효율적인 작업 지시로 변환하는 방법을 소개합니다. 음성 명령 처리의 필요성 산업 현장에서 작업자는 음성으로 다양한 요청을 전달합니다. 하지만 이를 사람이 수작업으로…
ChatGPT는 학생들의 학습을 지원하고 개선하는 데 도움이 되는 혁신적인 AI 챗봇입니다. 자연어 처리와 머신 러닝 알고리즘을 활용해 학생들의 학습 이력에 근거한 개인화된 권장사항을 제공하며, 다양한 학습 자료에 대한 접근을 가능하게 합니다. 이로써 ChatGPT는 학업 성적 향상, 효과적인 학습 습관 형성, 그리고 교육 접근성 증대에 기여하고 있습니다.
