2편. AI는 프론트엔드부터 무너뜨렸다 최근 이런 말이 있죠: “프론트엔드 개발은 이제 선택이 아니라 묘사다.” 무슨 뜻일까요?이전까지는 디자인을 받아서 코드를 작성하던 시대였다면,이제는 그냥 ‘이런 느낌의 사이트 만들어줘’라고 말만 하면 끝나는 시대가 왔다는 겁니다. 🖼️ “깔끔한 이커머스 사이트 하나 만들어줘” → 결과물 완성 예전에는 이런 요청이 오면 이렇게 나눠서 작업했죠: 그런데 지금은? AI에게 텍스트로 요구사항만 설명하면 아래가…
생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.
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.
크로마(Chroma)는 인기 있는 임베딩 제공자들에 대한 경량 래퍼를 제공하므로, 앱에서 이들을 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다. 크로마 컬렉션을 생성할 때 임베딩 함수를 설정할 수 있으며, 이 함수는 자동으로 사용되거나, 직접 호출하여 사용할 수 있습니다.
대형 언어 모델, 일명 LLM은 최근 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 그 중에서도 LLM의 활용 가능성 중 하나는 매칭 시스템의 정확도 향상입니다. 그렇다면 LLM은 매칭 시스템에서 어떤 방식으로 사용되며, 어떻게 그 정확도를 향상시키는 역할을 할 수 있는지 알아봅시다.
AI 에이전트가 코딩 작업을 도와주는 시대, 혹시 이런 생각 해보신 적 있나요? “AI가 우리 프로젝트를 좀 더 잘 이해하면 좋겠다”, “개발하는 동안 AI가 프로젝트의 맥락을 계속 기억해주면 효율이 훨씬 오를 텐데”. 바로 이런 고민을 해결해 줄 혁신적인 기법이 등장했습니다! 바로 ‘메모리 뱅크(Memory Bank)’ 기법입니다. 메모리 뱅크란 무엇인가요? 메모리 뱅크는 원래 ‘cline’이라는 AI 에이전트 시스템에서 소개된…
GrowthMentor가 자신의 제품 경험에 멘토와 멘티를 매칭하기 위해 생성적 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.
2025년, 고객 경험 관리(Customer Experience Management, CEM) 는 단순한 서비스 개선을 넘어 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 고객 피드백 분석기가 있습니다. 이 도구는 다양한 채널에서 수집된 고객 피드백 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 기업이 실시간으로 고객의 요구와 불만을 파악하고, 이를 바탕으로 제품 및 서비스의 품질을 개선할 수 있도록…
파인튜닝과 의미론적 검색은 자연어 처리에서의 서로 다른 접근법을 제시한다. 파인튜닝은 특정 작업을 위한 모델의 성능 개선에 초점을 맞추는 반면, 의미론적 검색은 문서의 의미를 벡터 형태로 임베딩하여 빠르고 정확한 정보 검색을 가능하게 한다. 각 방법은 특정한 상황과 목표에 따라 그 장점을 최대화할 수 있다.
AI 온라인 과외는 학생의 성향과 약점을 분석해 개인화된 학습 경험을 제공하며, 24시간 언제든지 학습이 가능합니다. 이러한 시스템은 지속적으로 데이터를 기반으로 자신을 개선하여 학습 효과를 극대화하려 노력합니다.