반응형 전체 글95 멀티모달 llm 기반의 no-code 멀티 에이전트 시스템 구현 전략 본 글에서는 멀티모달 LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 No-Code 플랫폼을 통한 멀티 에이전트 시스템 구현의 중요성과 가능성을 살펴봅니다. 이를 통해 AI 기술의 민주화와 기업의 생산성 향상을 위한 실무적 접근법을 제시합니다. 목차 AI 도입의 장벽 해소를 위한 No-Code 플랫폼 No-Code 플랫폼의 필요성과 현황 기업의 AI 기술 접근성을 높이는 방법 노코드 플랫폼의 장점과 단점 멀티모달 LLM을 활용한 활용 사례 이미지 분석 및 코드 생성 .. 2025. 2. 10. AI 시스템 구축을 위한 데이터와 모델의 중요성 AI 시대에서 데이터와 모델은 필수적입니다. 기업들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 두 가지가 결합되어야 합니다. 목차 AI 모델과 데이터의 관계 AI 시스템의 구성 요소 이해 AI 모델의 역할과 데이터의 중요성 AI 성능을 극대화하는 데이터 구조화 AI 소프트웨어 인프라와 하드웨어 투자의 필요성 소프트웨어 인프라의 정의와 중요성 하드웨어 투자의 현황과 미래 예측 AI 어플리케이.. 2025. 2. 10. ChatGPT의 최신 기능과 발전 사항 소개 ChatGPT는 대화형 AI 기술의 최전선입니다. 최신 업데이트와 모델 성능 향상을 통해 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 목차 ChatGPT의 혁신적인 발전 업데이트된 AI 모델의 기능 사용자 피드백 기반 개선 과정 성능 비교: GPT-3.5와 GPT-4 ChatGPT의 다양한 활용 사례 교육 및 학업 보조 비즈니스 및 마케팅 활용 사례 창작 및 콘텐츠 제작 .. 2025. 2. 10. open-rag: 오픈소스 LLM을 통한 추론 역량 강화 최근의 open-rag 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이 접근법은 다양한 자연어 처리 작업에서 더욱 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다. 목차 open-rag 프레임워크의 구조 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 모델 하이브리드 적응 검색 방법 효율적인 추론 처리 결론 오픈소스 LLM의 활용 LLM과 RAG의 통합 오픈소스 모델의 한.. 2025. 2. 9. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 24 다음 반응형
