AI 기술로 나만의 스토리북 만들기: 혁신과 창의력의 만남
AI 기술은 이제 일상에서도 놀라운 변화를 만들어내고 있습니다. 오늘은 Marco Rodrigues가 직접 AI를 활용해 나만의 일러스트 스토리북을 제작한 이야기를 소개하며, AI로 책을 만드는 흥미로운 과정을 나누고자 합니다. 이 글은 “The AI Book Revolution: How I Created Illustrated Stories of Myself, Family and Friends” (Marco Rodrigues, 2024년 12월, AI Advances)를 기반으로 작성되었습니다. 1. 시작: Replicate와 FLUX.1…
혼자서도 매출 1억!
AI로 운영하는 1인 SaaS 비즈니스 실전 가이드 “직원이 없어도 회사를 운영할 수 있다면?”이제는 상상이 아닌 현실입니다.실제로 한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업이 단 4명의 인력만으로 총매출 100만 달러, 약 13억 원을 달성했고, **수익률은 무려 90%**에 달했습니다. 비결은 사람 대신 AI 도구를 적극 활용한 것이었습니다. 이 글에서는 해당 기업이 실제로 사용한 10가지 핵심 AI 도구를 소개하고, 각 도구가…
음성 명령 처리 시스템으로 산업 현장의 효율성을 높이자
현대 산업 현장에서 효율성은 곧 생산성과 직결됩니다. 특히 작업자의 요청을 신속히 이해하고 이를 작업 지시로 전환하는 프로세스가 중요합니다. 오늘은 음성 명령 처리 시스템을 통해 작업 현장에서 발생할 수 있는 자연어 음성 요청을 실시간으로 처리하고, 효율적인 작업 지시로 변환하는 방법을 소개합니다. 음성 명령 처리의 필요성 산업 현장에서 작업자는 음성으로 다양한 요청을 전달합니다. 하지만 이를 사람이 수작업으로…
간호사를 위한 ChatGPT 프롬프트
간호사는 환자의 직접적인 치료와 돌봄에서 핵심 역할을 하며, 다양한 상황에서 신속하고 정확한 의사 결정이 요구됩니다. 아래 제시된 프롬프트들은 간호사가 환자 관리, 의료 기기 사용, 응급 상황 대응, 그리고 감염 제어와 관련하여 자주 마주치는 상황들에 대한 대응 방법을 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.
ChatGPT의 새로운 발전과 GPTs의 맞춤형 활용
OpenAI는 사용자 맞춤형 GPTs를 개발하여 ChatGPT의 기능을 확장하고, 다양한 사용 사례에 적용 가능하게 했습니다. ChatGPT Plus는 이제 더 최신 정보를 포함하고 사용자 경험을 개선했으며, 여러 기능을 한 곳에서 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.
LangChain의 문서 처리 전략: 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 맵 리랭크
LangChain은 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 그리고 맵 리랭크와 같은 다양한 청킹 및 처리 전략을 사용하여 문서를 분석하고 요약합니다. 스터핑 전략은 직접적인 입력 처리를, 맵리듀스는 병렬 처리와 누적을, 리파인은 반복적인 정제를 통해, 그리고 맵 리랭크는 초기 프롬프트 실행과 점수 기반 재정렬을 통해 문서 처리를 최적화합니다. 이러한 전략들은 서로 다른 문서 분석 및 요약 요구 사항에 따라 LangChain에서 효율적으로 사용될 수 있습니다.
LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 자율 AI 에이전트 10선
LLM(대규모 언어 모델)은 OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM, Meta의 LLaMa와 같은 모델을 기반으로 합니다. 이러한 에이전트들은 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 행동하며, 인간이나 다른 에이전트와 의사소통할 수 있습니다. 주목할 만한 LLM 기반 자율 AI 에이전트는 다음과 같습니다
Hugging Face 플랫폼의 이해와 활용
이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.
Introduction to LLM Agents
*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…