1을 위한 챗봇 구축
에이전트 구축
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

에 의해 | 5월 29, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 프로젝트 관리

산업 사용 사례: 70개 이상의 사업부를 보유한 대기업인 라쿠텐은 직원 역량 강화 경험을 제공하기 위해 LangChain의 OpenGPTs 패키지를 사용했습니다. 엔지니어 3명이 일주일 만에 라쿠텐의 32,000명 직원을 위한 초기 플랫폼을 가동하는 데 성공했습니다.
엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

에 의해 | 5월 17, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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

에 의해 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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

에 의해 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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

에 의해 | 5월 10, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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
LLM에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위한 4-Tool 스택 + 전략 - AI&YOU#53

LLM에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위한 4-Tool 스택 + 전략 - AI&YOU#53

에 의해 | 5월 6, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 뉴스레터

금주의 통계/팩트: 전 세계 LLM 시장은 2023년 1조4천590억 달러에서 2030년 1조4천598억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2023-2030년 동안 연평균 79.81% 성장할 것으로 전망(스프링스) 대규모 언어 모델(LLM)이 지능형 기업 애플리케이션 구축의 핵심으로 부상....
ko_KR한국어
en_USEnglish es_ESEspañol fr_FRFrançais de_DEDeutsch it_ITItaliano pt_PTPortuguês ja日本語 ukУкраїнська ko_KR한국어