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.
제너레이티브 AI를 시작하려면 적절한 교육, 도구, 그리고 프로젝트 목표 설정이 필요합니다. 제너레이티브 AI의 비용과 위험은 사용 사례와 규모에 따라 다르며, 그 사용에 대한 규제 및 윤리적 고려사항도 있습니다. Gartner의 예측에 따르면, 제너레이티브 AI의 활용은 다가오는 몇 년 동안 기업에 큰 영향을 미칠 것입니다.
Vicuna-13B는 사용자가 공유한 대화를 통해 LLaMA 모델을 미세조정하여 개발된 오픈 소스 챗봇입니다. 초기 평가에서는 GPT-4를 기준으로 Vicuna-13B가 OpenAI ChatGPT와 Google Bard의 품질의 90% 이상을 달성하며, 다른 모델들보다 90% 이상의 경우에서 더 나은 성능을 보였습니다. Vicuna의 훈련 비용은 대략 $300입니다.
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…
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.
인터넷 시대의 급격한 정보 증가로 인해 효율적인 콘텐츠 검색은 필수적인 요소가 되었습니다. 기존의 전통적인 검색 엔진은 방대한 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 관련 정보를 제공하는 강점을 가지고 있습니다. 하지만, 이러한 방식은 한계점도 분명히 존재합니다. 최근 등장한 **LLM 강화 검색(LLM-enhanced Search)**은 기존 검색의 단점을 극복하고 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 LLM 강화 검색의 구조와 장점, 그리고…
챗지피티가 처음 세상을 들썩이게 한 지도 어느덧 3년이 흘렀습니다. 처음엔 흥미로운 실험이자 기술적 장난감처럼 여겨졌지만, 이제는 분명히 현실에 깊이 들어왔습니다. AI 에이전트, AI 자동화, 자연어 인터페이스 등은 점점 더 많은 산업 현장에서 실제로 활용되기 시작했고, 그 발전 속도는 말 그대로 현기증이 날 정도입니다. AI는 단순히 기술 이상의 의미를 갖기 시작했습니다. 사회 전체의 생산성과 구조를 바꾸고…
이 연구는 생성 AI 구현 비용에 중점을 둡니다. 실제 사용 사례, 비용 분석, 비용 절감 전략, 그리고 지속 가능한 구현에 대한 로드맵을 통해 AI 통합의 복잡성을 다룹니다. 이를 위해 특정 사용 사례에 대한 비용을 추정하기 위한 도구도 제공됩니다.
체인 오브 써트 프롬프팅은 복잡한 문제를 중간 단계로 분해하고 각 단계를 해결함으로써 문제의 최종 답변을 도출하는 사람의 생각 과정을 모방하는 기법이다. 이 연구에서는, 체인 오브 써트 프롬프팅이 언어 모델의 연산 능력을 향상시키며, 모델이 제공하는 답변의 행동을 해석하는 창을 제공한다는 것을 보여준다. 특히, 큰 언어 모델에서는 체인 오브 써트 프롬프팅이 성능을 크게 향상시키며, 일부 벤치마크에서는 최신 기술을 초월하는 성과를 달성한다.
주식 투자는 많은 사람들에게 매력적이지만 동시에 복잡한 과정입니다. 차트를 분석하고, 기술적 지표를 이해하며, 시장의 움직임을 예측하는 일은 전문가에게도 쉽지 않은 일입니다. 특히 실시간으로 변화하는 시장 상황을 따라가며 올바른 결정을 내리는 것은 더욱 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하고자 만들어진 시스템이 바로 실시간 주식 시장 분석 시스템입니다. 이 시스템은 최신 기술을 활용해 개인 투자자들에게 중요한 시장 정보를 간단하고…
