금융 질문에 답하는 LLM, 왜 어려울까? 대형 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보이고 있지만, 금융 분야처럼 정확한 수치와 실시간 데이터가 필요한 영역에서는 여전히 한계가 있습니다. 금융 질문은 단순한 정보 암기에서 그치지 않고, 데이터 기반의 분석, 추론, 해석이 필요합니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 접근법을 소개합니다. 이는 금융 추론에 특화된 LLM, 다양한 금융…
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…
4편. V0로 직접 실습해보는 디자인 — 텍스트 프롬프트 예제 5가지 이전 편에서는 요즘 뜨는 디자인 트렌드들을 살펴봤습니다.이제는 이 트렌드들을 직접 실습해볼 시간입니다. 이번 편에서는 생성형 UI 도구인 V0에 텍스트 프롬프트를 입력해 실제로 어떤 결과물이 나오는지 실험해볼 거예요. 자연어로 어떻게 설명하느냐에 따라 완전히 다른 UI가 나올 수 있기 때문에, 이 과정은 우리가 ‘디자인을 언어로 표현하는 감각’을…
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 첫 번째 부분입니다.
n8n에서는 다양한 데이터 소스를 처리할 때, 데이터 형식을 올바르게 변환하는 것이 중요합니다. 특히, 데이터베이스, 스프레드시트, CRM 등과 같은 시스템에서는 특정 필드 구조를 요구하므로, Set 노드를 사용하여 필요한 필드만 남기거나 필드 이름을 변경할 수 있습니다. 왜 데이터 형식 변환이 중요한가? 데이터를 삽입할 때 대상 시스템(예: 데이터베이스, Google Sheets, CRM 등)은 미리 정의된 필드 구조를 가지고 있습니다….
n8n은 다양한 애플리케이션 및 서비스와 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 하지만 특정 애플리케이션에 대한 전용 노드가 없더라도 HTTP 요청 (HTTP Request) 노드를 사용하여 해당 서비스와 연결할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 원하는 API 엔드포인트를 호출하고 데이터를 활용할 수 있습니다. HTTP 요청 노드가 필요한 이유 HTTP 요청 노드는 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다: 워크플로우 작동 방식…
인공지능 분야에서의 발전은 급속하게 진행되고 있으며, 이 중 큰 부분을 차지하는 것이 대규모 언어 모델(LLMs)입니다. 최신 LLMs는 도구를 사용하고, 계획을 세우며, 표준화된 평가를 통과할 수 있습니다. 그러나 이러한 기능에도 불구하고, LLMs는 연구자들에게도 미스터리한 상자와 같습니다. 최근 연구에서는 LLMs의 법률 분석 능력, 특히 세법에 대한 이해력을 평가하는 것에 중점을 두었습니다. 연구 결과는 각 모델 출시를 통해 향상된 LLMs의 법률 이해 능력이 개발되는 증거를 발견했습니다.
How We’re Revolutionizing Personal Styling with Generative AI 많은 회사들이 AI 전략을 정의하기 시작하는 단계에 머물러 있지만, Stitch Fix는 처음부터 데이터 과학에 기반을 두고 있습니다. 우리의 믿음은 사람과 기계가 함께 일할 때 더 효과적이라는 것이며, 우리는 비즈니스 전반에 걸쳐 그들의 독특한 강점과 능력을 활용합니다. AI와 ML 모델은 고객의 스타일링부터 물류, 재고 관리, 제품 설계에 이르기까지…
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.
