매출을 올리고 싶다면? 더 이상 고객을 직접 찾지 마세요.✅ AI 리드 자동화 시스템이 필요한 고객을 대신 찾아드립니다. 💡 왜 리드 확보가 중요한가요? 많은 기업과 자영업자들이 잠재 고객을 찾는 데 너무 많은 시간을 낭비하고 있습니다. 💡 이제 “AI 자동화 리드 시스템”을 활용하면✅ 고객이 될 가능성이 높은 사람들만 정밀 타겟팅✅ 필요한 업종, 지역, 조건에 맞는 리드만 확보✅…
클라우드 서버를 더 저렴하게, 그리고 더 많은 혜택으로 시작할 수 있는 방법이 있습니다.바로 Vultr 추천 프로그램인데, 이 추천 링크로 가입하면 $300 크레딧을 받으실 수 있습니다.※ Vultr 공식 사이트에서 직접 가입하면 $250 크레딧만 지급됩니다. 저는 Vultr를 5년 이상 사용하며 안정성과 속도에 매우 만족하고 있고, 이 블로그(jiniai.biz)도 2년 넘게 서버 장애 없이 운영하고 있습니다. *한정된 기간 동안…
안녕하세요! 코딩 생산성을 획기적으로 높여줄 AI 기반 코드 에디터, Cursor AI를 사용하고 계신가요? AI가 코드 생성에 큰 도움을 주지만, 때로는 프로젝트의 특정 스타일이나 요구사항에 딱 맞지 않는 코드를 제안할 때도 있습니다. 바로 이럴 때 .cursorrules 파일이 여러분의 AI 코딩 경험을 한 단계 업그레이드해 줄 열쇠가 됩니다! 오늘 소개해 드릴 것은 GitHub의 PatrickJS/awesome-cursorrules 리포지토리입니다. 이 리포지토리는…
벡터 임베딩은 검색부터 AI 어시스턴트에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용되는 많은 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘의 기본 구성 요소입니다. 이 분야에서 자신만의 애플리케이션을 구축하려고 한다면 어느 시점에는 벡터 임베딩에 부딪힐 것입니다.
생성 AI와 LLMs는 인간과 유사한 텍스트 생성과 이해에서 중요한 진전을 이루었지만, 저장 계층이라는 아직 탐구되지 않은 분야가 있습니다. 이 계층은 학습한 지식을 저장할 수 있는 저장소 역할을 할 수 있으며, AI 시스템이 정보를 생성뿐만 아니라 저장하고 검색할 수 있게 하여 더 다양하고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다.
“이제 기획서를 쓰기만 해도 AI가 알아서 작업을 나누고 코드를 작성해준다?” 이게 바로 Claude Task Master의 핵심입니다. 오늘은 GitHub 공식 예제 문서(examples.md)를 기반으로, 이 도구를 어떻게 실전에서 활용할 수 있는지 단계별로 소개해드릴게요. 1. 준비: Claude + Cursor + Task Master 먼저 아래 도구가 준비되어 있어야 합니다: 2. 실습 시작: 기획서(PRD) 작성 우리가 구현하고 싶은 기능을 텍스트…
— 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…
언어 모델 응용 프로그램(LLM)을 구축할 때 선택할 수 있는 여러 접근 방식에는 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 그리고 파인 튜닝이 있습니다. 각 접근 방식은 특정 작업의 성격, 훈련 데이터의 유무, 그리고 품질, 비용, 지연 시간 등에 따라 장단점이 있습니다. 일련의 질문을 통해 사용 사례에 가장 적합한 방법을 결정할 수 있으며, 이러한 방법들은 상호 보완적으로도 작동할 수 있습니다.
제목: Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
Cognita는 RAG 시스템을 구축하고 사용자 정의할 수 있는 강력하고 유연한 오픈소스 프레임워크입니다. 데이터 소스, 파서, 임베더, 벡터 DB, 재순위 모델 등 다양한 구성 요소를 모듈화하여 쉽게 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다. 또한 직관적인 UI를 통해 데이터 소스 관리, 컬렉션 생성, 쿼리 입력 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있어 개발자와 사용자 모두가 효과적으로 RAG 시스템을 활용할 수 있습니다.
*엔비디아 블로그를 번역하거나 추가 작성한 글입니다. Introduction to LLM Agents 금융 분석가들이 기업의 성과와 관련된 질문에 답하는 데 도움을 주기 위해 설계된 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 고려해 봅시다. 잘 설계된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation) 파이프라인을 활용하면 분석가는 “X 기업의 2022 회계연도 총 수익은 얼마였나요?”와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. 이러한 정보는 숙련된…
