랭체인 소개: 주요 엔터프라이즈 사용 사례 + 주요 도구 및 프레임워크 - AI&YOU #56

랭체인 소개: 주요 엔터프라이즈 사용 사례 + 주요 도구 및 프레임워크 - AI&YOU #56

산업 사용 사례: 70개 이상의 사업부를 보유한 대기업인 라쿠텐은 직원 역량 강화 경험을 제공하기 위해 LangChain의 OpenGPTs 패키지를 사용했습니다. 3명의 엔지니어가 32,000명의 직원을 위해 초기 플랫폼을 가동하는 데 일주일밖에 걸리지 않았습니다,
랭체인의 공동 창립자이자 CEO인 해리슨 체이스가 전하는 AI 에이전트에 관한 10가지 명언

랭체인의 공동 창립자이자 CEO인 해리슨 체이스가 전하는 AI 에이전트에 관한 10가지 명언

해리슨 체이스는 개발자가 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 오픈소스 프레임워크인 LangChain의 공동 창립자이자 CEO입니다. 체이스는 머신 러닝 스타트업 Robust에서 근무하던 중 2022년 10월 LangChain을 출시했습니다.
랭체인이란 무엇인가요? + 엔터프라이즈 AI에 어떻게 사용할 수 있나요?

랭체인이란 무엇인가요? + 엔터프라이즈 AI에 어떻게 사용할 수 있나요?

오늘날의 기업과 기업가에게는 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해야 하는 절대적인 필요성이 있습니다. 방대한 양의 데이터로 학습된 이러한 강력한 모델은 비즈니스 운영 및 참여 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
벡터 데이터베이스 + RAG로 강력한 LLM 앱을 구축하는 방법 - AI&YOU#55

벡터 데이터베이스 + RAG로 강력한 LLM 앱을 구축하는 방법 - AI&YOU#55

금주의 통계/팩트: 2023년 21%에서 2026년까지 301%에 달하는 기업이 벡터 데이터베이스를 사용해 생성형 AI 모델을 기반으로 삼을 것입니다. (Gartner) GPT-4, Claude, Llama 3와 같은 LLM이 NLP를 구현하는 기업을 위한 강력한 도구로 부상하면서 다음과 같은 사실을 입증했습니다.
엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

방대한 양의 고차원 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 검색하는 능력은 오늘날 기업에게 가장 중요한 요소가 되었습니다. 벡터 데이터베이스는 강력한 솔루션으로 부상하여 조직이 AI 기반의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.
2024년에 기업이 LLM 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

2024년에 기업이 LLM 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 환경을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 강력한 머신 러닝 모델은 자연어 처리, 생성 및 이해에 있어 놀라운 능력을 보여주며 새로운 가능성을 열어주었습니다.
2024년에 벡터 데이터베이스로 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 구축하는 방법

2024년에 벡터 데이터베이스로 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 구축하는 방법

기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI의 힘을 활용하고자 노력하면서, 방대한 양의 복잡한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 AI 시스템을 확장해야 하는 과제에 직면하게 됩니다. 바로 이 지점에서 벡터 데이터베이스가 획기적인 솔루션으로 부상합니다.
강력한 LLM 앱을 위해 검색 증강 생성(RAG)과 함께 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

강력한 LLM 앱을 위해 검색 증강 생성(RAG)과 함께 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP)를 구현하고자 하는 기업을 위한 강력한 도구로 부상했습니다. GPT-4, Claude, Llama 3와 같은 LLM은 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 데 있어 놀라운 능력을 보여주었습니다. 그러나 이러한 기능에도 불구하고
2024년에 벡터 데이터베이스로 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 구축하는 방법

오픈 소스 벡터 데이터베이스 사용의 10가지 이점

오늘날의 기업들은 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가하고 있으며, 그 중 상당수가 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터로 이루어져 있습니다. 기존 데이터베이스는 이러한 비정형 데이터 유형을 효율적으로 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생합니다.
엔터프라이즈 LLM 스택을 구축하는 방법: 4가지 도구 스택 + 프레임워크

엔터프라이즈 LLM 스택을 구축하는 방법: 4가지 도구 스택 + 프레임워크

대규모 언어 모델(LLM)은 지능형 엔터프라이즈 애플리케이션 구축의 핵심으로 부상했습니다. 하지만 이러한 언어 모델의 힘을 활용하려면 강력하고 효율적인 LLM 애플리케이션 스택이 필요합니다. Skim AI의 LLM 앱 스택은 다음을 지원합니다.
엔터프라이즈 AI를 위한 상위 5가지 LLM API 통합 전략 및 모범 사례

엔터프라이즈 AI를 위한 상위 5가지 LLM API 통합 전략 및 모범 사례

점점 더 많은 기업이 대규모 언어 모델(LLM)로 전환하고 있으며, 그렇지 않은 기업은 뒤처지고 있습니다. OpenAI의 GPT 및 Anthropic의 Claude와 같은 LLM API는 기업이 고급 언어 기능을 시스템에 통합할 수 있는 독보적인 기회를 제공합니다.
텍스트-투-비디오 전쟁: Adobe AI 대 OpenAI의 Sora

텍스트-투-비디오 전쟁: Adobe AI 대 OpenAI의 Sora

AI 기반 콘텐츠 제작 시장은 거대 기술 기업들이 획기적인 텍스트-비디오 기술을 개발하기 위해 경쟁하면서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. OpenAI는 최근 텍스트 설명에서 동영상을 생성할 수 있는 선구적인 AI 모델인 Sora를 공개하며 이러한 경쟁의 장을 열었습니다.
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