사무실 책상에 앉아 정해진 시간 동안 일하던 시대는 끝났다.이제는 산이든, 바다든, 카페든, 내가 원하는 공간에서AI와 함께 나만의 리듬으로 몰입하고, 일하고, 창작하는 시대. 나는 오늘도 집 근처 작은 산에 오른다.도심 속을 벗어난 이 숲길에서, 나는 일하고 있다. 햇살 사이로 바람이 스치는 이곳이,지금의 나의 오피스, 나의 My Vibe Desk다. 코딩이 커피 타임처럼 느껴졌던 날 한동안 바이브 코딩에…
우리는 매일 인터넷에서 수많은 정보를 접합니다. 하지만 원하는 정보를 정확히 찾고 신뢰할 수 있는 뉴스를 읽는 것은 쉽지 않은 일이죠. 여기서 에이전트 뉴스팀이라는 개념이 등장합니다. 에이전트 뉴스팀은 최신 기술을 활용해 사용자가 필요로 하는 정보를 효과적으로 찾아주고, 간단하고 이해하기 쉬운 형태로 제공하는 디지털 시스템입니다. 쉽게 말해, 에이전트 뉴스팀은 AI로 구성된 뉴스 보도 팀입니다. 이 팀은 사용자의…
ChatGPT를 활용하면 복잡한 사업 계획서 작성 과정을 단순화할 수 있습니다. 5개의 프롬프트를 통해 포괄적인 사업 계획서를 빠르게 작성할 수 있으며, 이를 통해 시간을 절약하고 사업에 집중할 수 있습니다.
GPT Store에 자신의 GPT를 등록하기 위해서는 폭력적이거나 로맨틱한 내용을 금지하는 등의 기본 규칙을 준수해야 하며, 독특하고 사용자의 관심을 끌 수 있는 챗봇 개발이 중요합니다. 시장 조사와 인기도 파악을 통해, 사용자의 필요와 시장 동향을 반영하는 창의적이고 차별화된 GPT를 설계하는 것이 성공의 핵심입니다.
가장 널리 사용되는 LLMs 중 두 가지, 즉 LLaMA 2와 GPT-4를 비교해보고자 합니다. 이들 모델이 어떤 것이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 모델이 여러분에게 가장 적합한지 판단하는데 도움이 될 내용을 다루도록 하겠습니다.
Chroma DB는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하는 데 사용되는 오픈 소스 벡터 저장소입니다. 주요 용도는 대규모 언어 모델에 의해 나중에 사용될 메타데이터와 함께 임베딩을 저장하는 것입니다. 또한 텍스트 데이터에 대한 의미론적 검색 엔진으로도 사용할 수 있습니다.
리소스란 무엇인가요? MCP에서 리소스는 서버가 AI 모델에게 제공하는 데이터와 콘텐츠입니다. 쉽게 말해, AI 모델이 참고할 수 있는 모든 종류의 정보라고 생각하면 됩니다. 리소스의 예시: 리소스 식별 방법 (URI) 각 리소스는 고유한 URI(Uniform Resource Identifier)로 식별됩니다. 이는 웹 주소(URL)와 비슷한 개념입니다: 예시: 리소스 유형 MCP 리소스는 두 가지 주요 유형이 있습니다: 리소스 발견 방법 클라이언트가 사용…
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 두 번째 부분입니다.
자사고 면접을 준비하는 학생들에게 도움이 될 수 있는 체크리스트와 예상 질문들을 정리해 보았습니다. 이 글은 면접을 준비하는 과정에서 중요한 포인트를 짚어보고, 실제 면접에서 나올 수 있는 질문들을 예상하여 답변을 준비하는 데 도움을 줄 수 있도록 구성되었습니다. 자사고 면접 최종 점검 예상 질문 분석 및 답변 전략 진로와 꿈 관련 질문 진학 관련 질문 자기주도학습 관련…
로또를 구매하는 것은 단순한 숫자 선택 이상의 의미를 가질 수 있습니다. 많은 사람들이 특정 숫자에 감정을 담거나, 패턴을 분석하며, 운을 시험합니다. 하지만 이제 AI 기술이 이러한 과정에 개입하면서 로또 구매 방식이 더욱 혁신적으로 변하고 있습니다. AI 로또 채팅 서비스는 사용자에게 맞춤형 번호 추천, 당첨 확률 분석, 패턴 예측 등을 제공하여 보다 체계적으로 로또를 즐길 수…