반응형 Ai28 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. retrieval-augmented generation 기술로 변화하는 정보 검색 retrieval-augmented generation(RAG) 기술은 정보 검색과 자연어 생성을 결합하여 AI의 혁신을 이끌고 있습니다. 이 기술의 중요성과 가능성을 알아보겠습니다. 목차 retrieval-augmented generation의 기본 구조 RAG의 검색 단계와 생성 단계 RAG를 활용한 자연어 처리의 향상 RAG의 성능 최적화 기법 RAG의 최신 트렌드와 미래 전망 다중 문서 처리의 중요성 Path Retr.. 2025. 2. 7. 코드 없이 배우는 데이터 분석 기초부터 시작하기 데이터 분석의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 파이썬이나 복잡한 이론 없이도 데이터 분석을 접근할 수 있는 방법을 소개합니다. 목차 코드 없이 데이터 분석 시작하기 데이터 분석의 기초 개념 오렌지3 활용법 비주얼 분석의 중요성 데이터 분석 절차의 이해 분석 기획과 데이터 수집 데이터 전처리와 특징 모델 적용 및 성과 평가 AI와 머신러닝의 역할.. 2025. 2. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음 반응형
