ChatGPT와 같은 생성형 AI를 사용하여 브레인스토밍하고 아이디어 프로세스를 간소화하는 방법

ChatGPT와 같은 생성형 AI를 사용하여 브레인스토밍하고 아이디어 프로세스를 간소화하는 방법

빠르게 진화하는 디지털 환경에서 제너레이티브 AI의 위력은 점점 더 분명해지고 있습니다. 이 혁신적인 기술은 비즈니스에서 크리에이티브 분야에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 일으키며 아이디어를 생성하고 찾는 새로운 접근 방식을 제공하고 있습니다.
AI & YOU #13: 기업가들이 AI 이미지 생성기로 모든 것의 기준을 높이는 방법

AI&YOU #13: 기업가들이 AI 이미지 생성기로 모든 것의 기준을 높이는 방법

기업가 정신은 혁신을 통해 번창하며, 최근 스타트업 업계에 혁신을 일으키고 있는 새로운 플레이어는 바로 스타트업을 위한 AI 이미지 생성입니다. 이 놀라운 기술을 통해 기업가들은 멋진 시각적 아이덴티티를 만들고 영향력 있는 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.
기업가가 생산성을 높이는 방법 AI 이미지 생성기

기업가가 생산성을 높이는 방법 AI 이미지 생성기

기업가 정신은 끊임없는 진화로 정의되는 분야이며, 스타트업을 위한 AI 이미지 생성은 이 역동적인 환경에 가장 최근에 추가된 기능입니다. 무한한 잠재력을 가진 도구로서 기업가들은 최첨단 기술을 활용하여 ...
미드저니와 같은 AI 이미지 생성기가 크리에이티브 업계의 워크플로우를 최적화하는 방법

미드저니와 같은 AI 이미지 생성기가 크리에이티브 업계의 워크플로우를 최적화하는 방법

이전 블로그 "디자인 자동화: 미드저니와 같은 AI 이미지 생성기가 미래 일자리에 미치는 영향"이라는 블로그에서는 인공지능과 AI 아트가 디자인 일자리에 미치는 혁신적 영향에 대해 설명한 바 있습니다. AI가 많은 분야에서 크리에이티브 주도권을 잡으면서 ...
랭체인으로 해결할 수 있는 5가지 엔터프라이즈 AI 문제

랭체인으로 해결할 수 있는 5가지 엔터프라이즈 AI 문제

기업은 인공지능(AI)을 활용하여 운영을 간소화하고 고객 경험을 개선하는 데 있어 수많은 과제에 직면해 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하도록 설계된 혁신적인 프레임워크인 LangChain은 이러한 문제를 해결할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다.
엔터프라이즈 AI를 위한 LangChain 사용 및 통합을 위한 5가지 모범 사례(및 팁)

엔터프라이즈 AI를 위한 LangChain 사용 및 통합을 위한 5가지 모범 사례(및 팁)

대규모 언어 모델로 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 프레임워크인 LangChain은 AI 커뮤니티에서 상당한 주목을 받고 있습니다. 더 많은 개발자와 기업이 복잡한 작업을 처리하기 위해 LangChain을 도입함에 따라, 다음과 같은 모범 사례를 따르는 것이 중요해졌습니다.
5가지 랭체인 구현 실수 및 과제

5가지 랭체인 구현 실수 및 과제

언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 구축하는 데 널리 사용되는 프레임워크인 LangChain은 AI 커뮤니티에서 상당한 주목을 받고 있습니다. 복잡한 자연어 처리 시스템 생성을 간소화할 수 있는 이 프레임워크는 개발자들을 끌어모으고 있으며, ...
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. 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

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

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

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....
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