반응형 llm19 open-rag로 대규모 언어 모델의 추론 능력 강화하기 open-rag는 오픈소스 대규모 언어 모델의 검색-증강 추론을 혁신적으로 개선하는 새로운 프레임워크입니다. 이를 통해 복잡한 쿼리 처리에서 획기적인 성과를 이루어낼 수 있습니다. 목차 open-rag와 기존 RAG의 차이점 오픈소스 LLM의 한계 극복 RAG의 추론 능력 강화 전략 다중 홉 쿼리 처리 방식 효율적인 하이브리드 검색 방법론 모델 신뢰도 기반의 검색 결정 적응형 검색 빈도 조절 메커니즘 .. 2025. 2. 7. 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. RAG 기술의 개념과 활용 방법 RAG는 LLM의 응답 정확성을 높이는 혁신적인 기술입니다. 이 포스트에서는 RAG의 기본 개념부터 주요 유형을 살펴보겠습니다. 목차 RAG의 기본 개념 RAG 정의와 필요성 LLM과 RAG의 관계 RAG의 문제 해결 능력 RAG의 발전 단계 Naive RAG의 프로세스 Advanced RAG의 특징 Modular RAG의 혁신적 접근 RAG의.. 2025. 2. 7. 인공지능 시대의 llm 중요성과 기업 경쟁력 인공지능 시대에서 대규모 언어 모델(llm)의 중요성이 커지고 있습니다. llm은 기업의 경쟁력과 효율성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 목차 LLM의 정의와 역할 LLM의 개념과 기능 이해 다양한 활용 분야와 응용 사례 LLM과 AI의 관계 정리 llm 개발의 어려움과 도전 과제 막대한 투자 비용과 데이터 수집 고성능 GPU 확보 경쟁 윤리적 문제와 데이터 편향 .. 2025. 2. 6. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
