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 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI&YOU #41: 미스트랄 AI 프로필: 유럽의 AI 리더

AI&YOU #41: 미스트랄 AI 프로필: 유럽의 AI 리더

금주의 통계: 2023년 12월, 4억 5천만 유로 규모의 시리즈 A 투자 라운드를 성공적으로 마감한 미스트랄 AI 이번 주에는 기업 프로필 시리즈에 이어 이번에는 유럽의 AI 리더인 미스트랄 AI를 살펴보고자 합니다: 미스트랄 AI입니다. 이번 편에서는 미스트랄 AI의
오픈 소스 벡터 데이터베이스 사용의 10가지 이점

오픈 소스 벡터 데이터베이스 사용의 10가지 이점

오늘날의 기업들은 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가하고 있으며, 그 중 대부분은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 형식의 데이터로 구성되어 있습니다. 기존 데이터베이스는 이러한 비정형 데이터 유형을 효율적으로 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생합니다.
인공지능이 생성한 인플루언서와 인공지능이 생성한 온리팬 모델의 부상

인공지능이 생성한 인플루언서와 인공지능이 생성한 온리팬 모델의 부상

오늘날의 디지털 시대에는 인공지능(AI)의 등장으로 인플루언서와 모델의 개념이 혁명적으로 변화하고 있습니다. 생성형 AI로 구동되는 새로운 유형의 가상 캐릭터인 AI 인플루언서는 빠르게 자신의 영역을 개척해 나가고 있습니다.
엔터프라이즈 AI를 위한 LangChain 사용 사례 + 모범 사례 + 일반적인 실수 및 과제를 피하는 방법 - AI&YOU #57

엔터프라이즈 AI를 위한 LangChain 사용 사례 + 모범 사례 + 일반적인 실수 및 과제를 피하는 방법 - AI&YOU #57

산업 사용 사례: 상장 투자 리서치 회사인 모닝스타는 애널리스트들에게 개인화된 투자 인사이트를 제공하기 위해 LangChain을 사용하여 모닝스타 인텔리전스 엔진을 구축했습니다. 그들은 고객이 문의할 수 있는 Mo라는 챗봇을 개발했습니다.
랭체인과 라마인덱스 비교: 기업용 앱에 적합한 LLM 커넥터를 선택하는 방법 - AI&YOU #58

랭체인과 라마인덱스 비교: 기업용 앱에 적합한 LLM 커넥터를 선택하는 방법 - AI&YOU #58

산업 사용 사례: 베를린에 위치한 저명한 헬스케어 스케일업 기업인 Avi Medical은 AI 에이전트를 도입하여 기존 지원 직원의 역량을 대폭 강화하여 운영 비용을 43% 절감했습니다. LLM 에코시스템의 주요 프레임워크 중 두 가지를 소개합니다.
맞춤형 여자친구 및 남자친구 GPT를 포함한 AI 동반자 및 디지털 파트너의 부상

맞춤형 여자친구 및 남자친구 GPT를 포함한 AI 동반자 및 디지털 파트너의 부상 - Skim AI

최근 몇 년 동안 인공 지능의 영역은 괄목할 만한 진화를 거듭하며 인공지능 여자친구와 남자친구의 등장으로 개인적 관계의 영역으로 그 범위를 넓혀가고 있습니다. 이러한 추세는 우리가 인식하고 상호 작용하는 방식에 중대한 변화를 의미합니다.
투자 수익률(ROI)이 가장 높은 4가지 엔터프라이즈 LLM 사용 사례 - AI&YOU #39

투자 수익률(ROI)이 가장 높은 4가지 엔터프라이즈 LLM 사용 사례 - AI&YOU #39

금주의 통계: LLM은 기업이 비용을 최대 201%까지 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. (출처: Gartner) 이번 주에는 "ChatGPT와 같은 LLM에 기업 데이터 연결하기"에 대한 시리즈를 이어갑니다. 이번 주에는 다음과 같은 몇 가지 주요 주제를 살펴볼 예정입니다.
AI 세대의 ROI는 어디에 있는가: 엔터프라이즈 데이터와 LLM의 연결 + 높은 ROI 사용 사례 + 에이전트 스타트업을 위한 VC 가이드 - AI&YOU #38

AI&YOU #38 - AI 세대의 ROI는 어디에 있는가: 엔터프라이즈 데이터와 LLM 연결 + 높은 ROI 사용 사례 + 에이전트 스타트업을 위한 VC 가이드

금주의 통계: 약 40%의 기업이 맞춤형 엔터프라이즈 언어 모델을 구축할 계획(출처: expert.ai) 이번 주에는 "ChatGPT와 같은 LLM에 기업 데이터 연결하기"에 대한 시리즈를 시작합니다. 이번 주에 살펴볼 내용은 다음과 같습니다.
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.
4가지 AI 도구로 콘텐츠 제작 프로세스를 구축하는 방법: ChatGPT, SurferSEO, Perplexity & MidJourney

4가지 AI 도구로 콘텐츠 제작 프로세스를 구축하는 방법: ChatGPT, SurferSEO, Perplexity & MidJourney

오늘날의 디지털 시대에는 타겟 고객의 관심을 사로잡고자 하는 모든 기업에게 매력적인 콘텐츠 제작이 무엇보다 중요합니다. AI 콘텐츠 제작 도구의 등장은 이러한 환경에 혁신을 가져왔으며, 전례 없는 효율성과...
브랜드의 목소리에 맞게 LLM을 맞춤화할 수 있는 10가지 기업 데이터 소스

브랜드의 목소리에 맞게 LLM을 맞춤화할 수 있는 10가지 기업 데이터 소스

디지털 혁신의 시대에 대규모 언어 모델(LLM)은 브랜드가 고객과 소통하는 방식을 재편하고 있습니다. 하지만 브랜드의 본질을 제대로 파악하려면 이러한 정교한 AI 모델을 특정 기업 데이터 및 문서에 맞게 세밀하게 조정해야 합니다.....
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