반응형 생성형 AI5 AI 시대 반도체와 온디바이스 경쟁력 어떻게 확보할까 인공지능과 반도체의 결합은 향후 산업의 큰 변화를 예고합니다. 이 글에서는 AI 반도체와 온디바이스 기술의 산업 전망과 중요성을 살펴보겠습니다. 목차 AI 반도체 산업 동향 AI 반도체의 기술 진화 AI 반도체 시장 현황과 경쟁구도 국내 AI 반도체 산업 분석 온디바이스 AI의 발전 온디바이스 AI의 필요성과 장점 시장과 기업 동향 미래 온디바이스 AI 전망 .. 2025. 3. 15. 기업용 LLM의 미래와 혁신은? 생성형 AI 시대의 도래로 기업용 LLM의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이 글에서는 LLM의 진화와 기업들이 선호하는 도입 방식에 대해 알아보겠습니다. 목차 기업용 LLM의 필요성과 트렌드 AI 도입의 긍정적인 영향 온프레미스와 클라우드 방식 비교 기업 문화에 따른 도입 차이 보안성과 경량화의 중요성 작고 안전한 LLM의 필요성 온프레미스 LLM 구축의 장점 클라우드와 프라이빗 .. 2025. 3. 15. 생성형 AI 시대의 RAG 기술 이해하기 RAG(검색 증강 생성) 기술은 생성형 AI의 한계를 극복하며 혁신적으로 발전하고 있습니다. 이를 통해 기업들은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보 제공이 가능합니다. 목차 RAG 기술의 정의와 필요성 RAG란 무엇인가? 환각 문제 해결과 기술의 중요성 정확성과 최신성을 확보하는 방법 RAG 전략 수립 방법 효과적인 RAG 전략 구상하기 사용자 요구에 맞춘 데이터 소스 선정 업계 특화된.. 2025. 2. 12. 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. 이전 1 2 다음 반응형
