반응형 멀티모달5 멀티모달 llm 기반 멀티 에이전트 시스템과 no-code 플랫폼의 융합 본 연구는 no-code 플랫폼을 활용하여 멀티모달 llm 기반 멀티 에이전트 시스템을 구현하는 방법을 제시합니다. 이는 전문 개발 인력 없이도 AI 솔루션을 손쉽게 구축할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 목차 멀티모달 LLM의 개념 및 적용 멀티모달 러닝 개념과 중요성 대규모 언어 모델의 발전 기업 내 멀티모달 AI의 필요성 결론 No-code 플랫폼의 장점과 특징 비전문가도 이용 가능한 no-code 개발 .. 2025. 2. 12. 대규모 언어 모델을 위한 검색 증강 생성 기술 개요 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)은 대규모 언어 모델의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 접근 방식입니다. 최신 연구 동향과 과제를 탐구하여 이 기술이 실제 응용에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 목차 검색 증강 생성 기술의 개념과 발전 RAG의 정의 및 필요성 RAG의 주요 패러다임: Naive, Advanced, Modular 각 패러다임의 특징과 장점 RAG 기술 구현의 주요 요소 검색 품질 향상을 위한 최적화 .. 2025. 2. 11. 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. 노코드 플랫폼을 활용한 멀티모달 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템 구현 방법 AI 기술 도입의 장벽을 낮추어 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 멀티모달 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 필요성을 살펴봅니다. 이를 통해 기업의 업무 효율성을 높이고 다양성을 확보할 수 있는 솔루션을 제안합니다. 목차 멀티모달 LLM과 노코드 플랫폼의 융합 AI 기술 민주화를 위한 도전과 기회 노코드 플랫폼: 접근성과 생산성 향상 대규모 언어 모델의 실제 적용 사례 멀티 에이전트 시스템 설계와 구현 고급 RAG 검색 시스템 설명 .. 2025. 2. 7. 이전 1 2 다음 반응형
