챗GPT에게 묻다:생성 AI 기반의 광고 자동 제작 서비스
생성 AI 기반의 광고 자동 제작 서비스는 광고 캠페인을 더 빠르게, 효과적으로, 그리고 맞춤화된 방식으로 제작하고자 하는 기업이나 광고주를 대상으로 합니다.
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아토믹 에이전트(Atomic Agents): AI 개발의 새로운 패러다임
최근 AI 개발 생태계에서 주목받고 있는 ‘아토믹 에이전트(Atomic Agents)’에 대해 소개합니다. 복잡한 AI 시스템 개발을 단순화하면서도 개발자에게 더 많은 제어권을 제공하는 이 혁신적인 접근 방식이 기존 프레임워크의 한계를 어떻게 극복하는지 살펴보겠습니다. 기존 AI 프레임워크의 문제점 LangChain, CrewAI, AutoGen과 같은 기존 AI 개발 프레임워크는 높은 수준의 추상화를 약속하며 등장했습니다. 하지만 실제 개발 과정에서는 다음과 같은 문제점들이…
PydanticAI: LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크
🚀 PydanticAI란? PydanticAI는 생성형 AI(Generative AI) 애플리케이션을 보다 안정적이고 효율적으로 개발할 수 있도록 설계된 Python 기반 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Pydantic 팀이 직접 개발했으며, LangChain, LlamaIndex, AutoGPT, CrewAI 등 여러 AI 프레임워크에서 사용되는 핵심 검증 레이어를 제공합니다. PydanticAI는 타입 안전성(Type Safety), 구조화된 응답(Structured Responses), 비동기 처리 지원(Async Support) 등의 강력한 기능을 제공하여 프로덕션 환경에서도 안정적으로…
어떻게 GPT4 데이터 없이 코드 LLMs를 명령어 튜닝할까요?
How to Instruction Tune Code LLMs without GPT4 Data? Meet OctoPack: A Set of AI Models for Instruction Tuning Code Large Language Models [논문] OCTOPACK: INSTRUCTION TUNING CODE LARGE LANGUAGE MODELS 큰 언어 모델(LLM)의 사용성 및 전체 성능은 지시어를 통해 제공된 다양한 언어 작업을 미세 조정함으로써 향상될 수 있다는 것이 증명되었습니다 (instruction tuning). 시각, 청각,…
Chroma DB 사용자 가이드 : Python
Chroma DB는 벡터 데이터베이스로, 임베딩을 관리하고 검색할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 데이터베이스는 컬렉션을 생성, 검색, 업데이트, 삭제하는 기능과 메타데이터 및 문서 내용에 대한 필터링, 기본 인증 및 정적 API 토큰 인증과 같은 인증 옵션을 포함하여 다양한 방법으로 데이터를 쿼리하고 관리할 수 있습니다. 클라이언트와 서버 설정을 통해 인증을 구성하고, 서버 실행 및 클라이언트 연결을 쉽게 설정하여 Chroma DB의 기능을 활용할 수 있습니다.
Git 협업 실전 가이드: 브랜치, 충돌 해결, Pull Request 완전 정복
앞선 글에서는 Git과 GitHub의 기초적인 사용법을 다뤘습니다. 이번에는 협업에 필수적인 브랜치(branch), 충돌(conflict) 해결, 그리고 GitHub Pull Request(PR) 사용법을 실전 예제와 함께 알아봅니다. ✅ 브랜치(branch)란? 브랜치는 코드의 독립적인 작업 공간입니다.main 브랜치를 그대로 건드리지 않고, 새 브랜치를 만들어 기능을 개발한 뒤, 나중에 합치는 방식으로 안전하게 작업할 수 있어요. 📌 브랜치 주요 용도 이름 용도 main 배포용 코드,…
ChatGPT 4의 사용자 지정 지침: 향상된 개인화와 상호작용의 미래
OpenAI의 ChatGPT 4는 사용자 지정 지침 기능을 통해 개인과 기업에게 특별하고 맞춤화된 결과를 제공합니다. 이 기능의 원리를 정확히 이해하고 적절한 팁을 활용함으로써 사용자는 AI와의 상호작용을 크게 개선할 수 있습니다. 이는 일상의 업무를 더 높은 정확도와 편의성으로 지원하는 데 큰 도움이 됩니다.
Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
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.
AI 모델의 새로운 가능성: CAG와 RAG의 비교
최근 들어, ChatGPT와 같은 인공지능 모델이 다양한 질문에 답을 잘하는 이유는 무엇일까요? 바로 엄청난 양의 데이터를 학습한 덕분입니다. 하지만 이 모델들이 최신 정보를 반영하려면 어떻게 해야 할까요? 여기에는 몇 가지 기술이 필요합니다. 오늘은 그중에서도 최근 주목받고 있는 **Cache-Augmented Generation(CAG)**이라는 기술을 소개합니다. 왜 최신 정보가 필요한가요? AI 모델은 학습 시점 이후의 정보는 반영하지 못하기 때문에, 새로운…
대시보드 디자인, 이제는 ‘많이’가 아니라 ‘정확히’ 보여주는 시대
대시보드는 오랫동안 데이터 시각화의 중심에 있었다. 숫자와 차트, 테이블을 빼곡히 채워 넣고 “이만큼 많은 정보를 한 화면에 담았습니다!”라고 말하는 것이 미덕처럼 여겨지던 시대도 있었다. 하지만 이제 그 방식은 더 이상 사용자에게 가치를 주지 못한다. 오늘날의 대시보드는 “얼마나 많이 보여주느냐”보다 사용자의 의도를 얼마나 빠르게 이해하고 해결하느냐가 더 중요해졌다. 대시보드는 단순한 시각화가 아니라, 사용자의 결정 과정 전체를…