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No-Code 플랫폼 활용한 멀티모달 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 구현 본 연구에서는 no-code 플랫폼을 통해 기업에서 쉽게 AI 시스템을 도입할 수 있는 방안을 제시합니다. 멀티모달 LLM 기반의 멀티 에이전트 시스템이 기술적 장벽을 어떻게 극복하는지 알아봅니다. 목차 멀티모달 LLM의 이해와 중요성 멀티모달 LLM의 정의 AI 기술의 발전과 기업 적용 no-code 플랫폼의 필요성 No-Code 플랫폼을 이용한 멀티 에이전트 시스템 구현 Flowise 플랫폼의 기능 분석 이미지 분석 및 .. 2025. 2. 7.
AI 어플리케이션과 소프트웨어 인프라의 중요성 비결 AI 시대의 주인공은 AI 모델과 데이터입니다. 기업의 AI 시스템 구축을 위해 필수적인 소프트웨어 인프라의 역할을 집중적으로 살펴보겠습니다. 목차 AI 모델의 역할과 데이터의 중요성 AI 모델이란 무엇인가? 데이터 - AI 학습의 핵심! AI 모델과 데이터의 상호작용 AI 어플리케이션의 현재와 미래 AI 어플리케이션 현황 분석 미래적 투자 방향성과 산업 이해 AI 어플리케이션의 수익.. 2025. 2. 7.
ChatGPT - 최첨단 대화형 인공지능의 진화와 활용법 ChatGPT는 대화형 인공지능의 혁신적인 변화로, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그 발전과 기능을 통해 어떻게 우리의 일상이 변화하고 있는지를 살펴봅니다. 목차 ChatGPT의 발전과 기술적 진화 GPT 모델의 발전 과정 프롬프트 입력 및 응답 구성 대화의 맥락 이해와 AI의 맥락성 다양한 ChatGPT 기능과 활용 방안 인공지능의 한계와 비즈니스 모델 ChatGPT의 사회적 영향과 윤리적 고려 .. 2025. 2. 7.
오픈소스를 활용한 RAG 모델 open-rag의 효과적 추론 향상 open-rag는 오픈소스 대규모 언어 모델을 통한 혁신적인 검색 증강 추론 기술로, 자연어 처리 분야에서의 정확도를 높여주는 방법론입니다. 이 프레임워크는 복잡한 추론 작업을 훨씬 더 효과적으로 수행할 수 있게 합니다. 목차 open-rag의 구조와 작동 원리 오픈소스 LLM과 RAG 통합 효율적인 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 복잡한 쿼리 처리 방법 Performance 향상을 위한 하이브리드 검색 방법론 검색 필요성 평가 기준 .. 2025. 2. 7.
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