엔터프라이즈 AI 아카이브 - 10 중 8번째 페이지

랭체인으로 해결할 수 있는 5가지 엔터프라이즈 AI 문제

에 의해 그레고리 엘리아스 | 6월 2, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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)

에 의해 그레고리 엘리아스 | 6월 2, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

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.

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

에 의해 그레고리 엘리아스 | 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.

상위 10가지 랭체인 도구와 사용 방법

에 의해 그레고리 엘리아스 | 5월 24, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

LangChain은 개발자와 기업이 정교한 대규모 언어 모델 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하는 획기적인 플랫폼으로 부상했습니다. 다양한 AI 도구를 통합하기 위한 통합 프레임워크를 제공함으로써 LangChain은 구축 프로세스를 간소화합니다.

기업이 LLM 앱에 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법 - AI&YOU #54

에 의해 그레고리 엘리아스 | 5월 17, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 뉴스레터

금주의 통계/팩트: 향후 3년 동안 45.9%의 기업이 AI 및 ML 애플리케이션 확장을 우선순위로 삼을 계획입니다. 다가오는 회계연도에 56.8%는 AI/ML 투자를 통해 두 자릿수 매출 증가를 예상하고 있으며, 또 다른 37%는 다음과 같이 예상합니다.

엔터프라이즈 AI 및 LLM 애플리케이션을 위한 상위 5가지 벡터 데이터베이스

에 의해 그레고리 엘리아스 | 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

에 의해 그레고리 엘리아스 | 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

에 의해 그레고리 엘리아스 | 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

에 의해 그레고리 엘리아스 | 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

기업에서 벡터 데이터베이스를 구현하기 위한 10가지 전략

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

엔터프라이즈 AI의 세계는 빠르게 진화하고 있으며, 벡터 데이터베이스는 조직이 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색하여 머신러닝 모델과 AI 기반 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주는 강력한 도구입니다.....

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

에 의해 그레고리 엘리아스 | 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....

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

에 의해 그레고리 엘리아스 | 5월 3, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 분류

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 언어를 통합할 수 있는 독보적인 기회를 제공합니다.

엔터프라이즈 AI를 위한 상위 5가지 오픈 소스 LLM

에 의해 그레고리 엘리아스 | 5월 3, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)은 2024년 기업을 위한 강력한 도구로 부상했습니다. 기업이 AI 기반 자연어 처리의 잠재력을 활용할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하여 운영을 강화하고 고객 경험을 개선하며

텍스트-투-비디오 전쟁: Adobe AI 대 OpenAI의 Sora

에 의해 그레고리 엘리아스 | 4월 19, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP

AI 기반 콘텐츠 제작 시장은 거대 기술 기업들이 획기적인 텍스트-비디오 기술을 개발하기 위해 경쟁하면서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. OpenAI가 최근 텍스트 설명에서 동영상을 생성할 수 있는 선구적인 AI 모델인 Sora를 공개하면서, 이러한 경쟁은 더욱 치열해질 전망입니다.