자동 생성된 에이전트 채팅: 웹 정보가 필요한 작업 해결

AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.

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생성형 AI를 활용한 콘크리트 구조물 균열 분석: 가능성과 한계

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.

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5가지 웹 스크래핑 방법

LangChain과 대형 언어 모델(LLM)을 이용한 웹 스크래핑 방법 포함! 소개 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 기술로, 데이터 수집과 분석을 자동화할 수 있는 강력한 도구입니다. 현대의 데이터 중심 사회에서 웹 스크래핑은 비즈니스, 연구, 개발 등의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 경쟁사 분석을 위해 가격 정보를 수집하거나, 시장 동향을 파악하기 위해 소셜 미디어 데이터를 수집하는…

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주식 투자자를 위한 맞춤 뉴스 알림 서비스 소개

주식 투자에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 정보입니다. 적절한 정보를 빠르게 얻고, 이를 바탕으로 올바른 결정을 내리는 것이 성공적인 투자의 열쇠입니다. 그렇다면, 방대한 뉴스 속에서 내가 원하는 정보만 빠르고 효율적으로 받아볼 수 있다면 얼마나 좋을까요? 여기, 주식 투자자를 위한 맞춤형 뉴스 알림 서비스를 소개합니다. 서비스 개요 이 서비스는 주식 투자자들이 관심 있는 뉴스만 골라서…

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영어에 비해 다른 언어에서는 AI 이용료가 최대 15배 더 비싸다

AI Fees Up to 15x Cheaper for English Than Other Lang OpenAI GPT-3.5 Turbo와 GPT-4 비용 및 출력 결과 비교 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)에 사용하는 언어는 그 비용에 큰 영향을 미치며, 영어 사용자와 e다른 언어 사용자 사이에 AI 격차를 만들 수 있습니다. 최근의 연구에 따르면, OpenAI와 같은 서비스가 서버 비용을 측정하고 청구하는 방식…

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n8n에서 Merge 노드 활용하기: 데이터 통합 및 조합

n8n은 다양한 데이터 소스를 활용하여 자동화된 워크플로우를 구성할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히, Merge 노드를 사용하면 SQL의 JOIN 기능과 유사하게 여러 데이터 세트를 결합할 수 있습니다. 이를 활용하면 데이터를 더욱 효과적으로 조작하고 필요한 정보를 쉽게 통합할 수 있습니다. Merge 노드란? Merge 노드는 두 개의 서로 다른 데이터 세트를 하나로 합치는 데 사용됩니다. 이를 통해 다음과…

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Spring AI는 OpenAI와 Azure OpenAI와의 통합을 제공합니다

Spring AI Provides Integration with OpenAI and Azure OpenAI Spring AI 프로젝트는 SpringOne 컨퍼런스 동안 소개되었으며, Spring의 일반적인 개념을 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 현재 이 프로젝트는 Azure OpenAI와 OpenAI를 AI 백엔드로 통합하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 의미론적 검색, 요약과 같은 사용 사례가 프로젝트에 의해 지원됩니다. 역사적으로, Python은 C와 C++와 같은 언어로 작성된…

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