LLM 어플리케이션을 위한 Chunking Strategies
청킹은 텍스트를 작은 세그먼트로 나누는 과정으로, LLM 어플리케이션에서 중요한 최적화 기술입니다. 다양한 청킹 방법들이 있으며, 각 방법은 특정 상황에 적합할 수 있으며, 고정 크기 청킹, 재귀 청킹, 특수 청킹 등이 포함됩니다. 최적의 청킹 크기와 방법을 결정하려면 데이터 전처리, 청킹 크기 범위 선택, 그리고 각 청킹 크기의 성능 평가와 같은 여러 단계를 거쳐야 합니다.
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챗GPT에게 묻다: AI 회의 어시스턴트
AI 회의 어시스턴트는 인공지능 기술을 활용해 회의를 효율적으로 관리하고 지원하는 소프트웨어 또는 서비스입니다. 이러한 어시스턴트는 다양한 기능을 제공하여 회의의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
Replicate API: 누구나 쉽게 AI 모델을 활용하는 방법
최근 AI 모델은 빠르게 발전하고 있지만, 많은 사람들에게 복잡한 설정과 높은 학습 비용이 큰 장벽으로 다가옵니다. Replicate API는 이러한 문제를 해결하며 누구나 쉽고 빠르게 AI 모델을 실행하고 활용할 수 있게 도와주는 서비스입니다. 이 글에서는 Replicate API의 개념, 특징, 활용법과 함께 직접 활용 사례를 소개합니다. 1. Replicate API란? Replicate API는 다양한 AI 모델을 쉽게 실행하고 사용할…
연말정산의 모든 것을 도와주는 AI, 연말정산 AI 도우미
연말정산 AI 도우미는 복잡한 연말정산 절차와 세제 혜택 정보를 쉽게 안내해주는 맞춤형 AI 서비스입니다. 사용자의 질문에 신속하고 정확하게 답변을 제공하여 연말정산 과정을 간소화하고 세제 혜택을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.
사용자 정의 데이터와 LLM의 결합: LlamaIndex의 고수준 개념 탐색
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.
생성 AI를 활용한 패션의 미래
Fashion Forward with Generative AI 소개 생성 AI를 활용한 패션의 진보는 창의적인 시너지의 여정을 시작합니다. 이것은 기술과 패션이 결합하는 새로운 시대를 공개하고 있습니다. 이 블로그는 패션에 대한 생성 AI의 극적인 영향을 밝혀내며, 무한한 혁신, 개인화된 경험, 그리고 지속 가능한 실천을 촉진합니다. 이 관점은 맞춤형 디자인과 트렌드 예측을 통해 패션의 본질을 바꾸게 됩니다. 이러한 진전은 윤리적인…
🛍️ AI와 함께하는 전자상거래 운영 이야기
1. 온라인 쇼핑몰 운영자의 하루 민수 씨는 작은 온라인 쇼핑몰을 운영합니다. 예전에는 아침마다 어제 주문 내역을 확인하고, 재고를 손수 체크하며 하루를 시작했어요. 이제는 AI가 아침마다 메시지를 보내 줍니다. “어제 매출은 250만 원, 가장 많이 팔린 상품은 블랙 후드티예요. 현재 재고가 10개 이하로 떨어진 품목이 3개 있습니다.” 민수 씨는 숫자와 표 대신, 이렇게 요약된 메시지를 보고…
혼자서도 10명 팀처럼 개발하기: Claude Code 서브에이전트 활용기
요즘 AI 코딩 도구가 많지만, ‘팀처럼 협업하는 AI 개발 환경’ 을 직접 만들어본 적 있나요?저는 최근 Claude Code에 여러 개의 서브에이전트(subagents) 를 사용해서,한 명의 개발자가 실제로 기획 → 개발 → 테스트 → 배포 → 문서화 까지완전한 제품을 만들어내는 실험을 해봤습니다. 결론부터 말하자면,이 방식은 “혼자 일하는 즐거움”과 “팀 단위 개발의 구조화된 효율”을동시에 가져다줍니다. 🧩 내가 사용한…
코딩은 끝나지 않았다 – 시대가 바뀔수록, 오히려 할 일은 더 많아진다
요즘 사람들은 이렇게 말합니다.“이제는 코딩 없이도 프로그램을 만들 수 있다.”“AI가 대신 다 해줄 거다.” 하지만 저는 이렇게 말하고 싶습니다.걱정하지 마세요. 시대가 바뀔수록, 오히려 해야 할 일은 더 많아졌습니다. 도스(DOS) 시절, 메뉴 하나도 직접 만들어야 했던 시절 컴퓨터 초창기, 도스에서 프로그램을 만들 때는 탑다운 메뉴 하나도 일일이 코딩해야 했습니다.커서를 움직이고, 선택 항목을 표시하고, 키 입력을 처리하는…
PostgreSQL과 함께 Supabase의 벡터 데이터베이스 사용하기
이 가이드에서는 Supabase와 OpenAI를 이용해 벡터와 임베딩을 관리하고 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 벡터와 임베딩은 유사성 검색, 군집화, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하며, PostgreSQL 확장인 pgvector를 통해 데이터베이스에서도 이를 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 도구들을 활용하면 지능적이고 문맥에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.