esmile1 님의 블로그

오늘은 AI 자동화 노코드 툴인 'Make'에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 최근 주목받고 있는 Make는 개발 지식이 없어도 복잡한 자동화 작업을 수행할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 Make의 기능, 사용법, 그리고 실제 활용 사례를 상세히 살펴볼 예정입니다. 특히 AI와 결합하여 어떤 놀라운 결과를 만들어낼 수 있는지, 그리고 이를 통해 우리의 업무와 일상이 어떻게 변화할 수 있는지에 대해 함께 고민해보겠습니다. Make의 세계로 함께 떠나볼까요?1. Make 소개Make는 노코드 자동화 툴이전 이름은 Integromat다양한 앱과 서비스 연동 가능복잡한 자동화 구현 가능비개발자도 사용 가능유연한 워크플로우 구성빠른 결과 도출 가능MVP 수준의 개발에 적합데이터 대량 처리에는 부..

오늘은 도메인 특화 LLM(Large Language Model)과 합성 데이터 생성에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다. 인공지능 기술의 발전으로 특정 분야에 특화된 언어 모델의 중요성이 커지고 있습니다. 이러한 모델을 개발하기 위해서는 양질의 데이터가 필수적인데, 여기서 합성 데이터 생성 기술이 주목받고 있죠. 이번 포스트에서는 도메인 특화 LLM의 개발 과정, 합성 데이터 생성 방법, 그리고 이와 관련된 주요 이슈들을 상세히 알아보겠습니다. AI 연구자부터 실무자까지 모두에게 유익한 정보가 될 것입니다. 함께 최신 AI 기술의 세계로 떠나볼까요? 도메인 특화 LLM의 필요성일반 LLM의 한계 극복전문 분야별 정확한 지식 필요법률, 의료, 금융 등 특화 모델 요구전문 용어와 맥락의 정확한 이해산업별 특수..

디지털 제품 창작자를 위한 종합 솔루션을 제공하는 Growthworks사의 교육자료 등 참고사항을 요약정리 하였습니다.  디지털 시대에 온라인 코스나 코칭 프로그램을 만들고 성장시키는 것은 쉽지 않습니다. 아이디어를 실제 제품으로 구체화하고, 마케팅 자료를 만들고, 기술적인 설정을 하는 과정에서 많은 어려움을 겪게 됩니다. Growthworks는 이러한 문제들을 해결하기 위해 탄생한 혁신적인 플랫폼입니다.Growthworks란 무엇인가?Growthworks는 디지털 제품 창작자들을 위한 종합적인 소프트웨어 플랫폼입니다. AI 기반 도구, 사전 제작된 마케팅 자료, 강력한 CRM을 활용하여 기업가들이 흔히 겪는 장애물을 제거합니다[1].주요 특징:AI 기반 제품 및 콘텐츠 생성사전 구축된 마케팅 자료 및 ..

아톰컴퓨팅의 논리적 큐비트와 애저 퀀텀 플랫폼: 양자컴퓨팅의 새로운 지평에 대한 보도자료를 요약정리 하였습니다.​서론​양자컴퓨팅 기술은 지난 몇 년간 급속도로 발전해왔습니다. 특히 최근 마이크로소프트(MS)와 아톰컴퓨팅의 협력으로 이루어낸 성과는 이 분야에 큰 획을 그었다고 할 수 있습니다. ​이번 글에서는 아톰컴퓨팅의 혁신적인 논리적 큐비트 기술과 마이크로소프트의 애저 퀀텀 플랫폼이 어떻게 양자컴퓨팅의 새로운 지평을 열고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.​아톰컴퓨팅의 혁신적인 논리적 큐비트 기술​중성 원자 기반 큐비트​아톰컴퓨팅이 개발한 중성 원자 기반 큐비트 기술은 양자컴퓨팅 분야에 혁명을 일으키고 있습니다[1]. 이 기술의 핵심은 다음과 같습니다:​전하를 띠지 않는 중성 원자 사용: 기존 큐비트와 달리..

양자 컴퓨팅과 AI의 혁명적 융합: 아이온큐와 엔비디아의 혁신에 대한 검색자료를 요약정리 하였습니다.  양자 컴퓨팅과 인공지능(AI)은 현대 기술의 최전선에 있는 두 가지 혁명적인 분야입니다. 이 두 기술의 융합은 과학계와 산업계에 엄청난 가능성을 제시하고 있습니다.  최근 아이온큐(IonQ)와 엔비디아(NVIDIA)가 발표한 혁신적인 기술들은 이러한 융합의 실현을 한 걸음 더 앞당기고 있습니다. 이 글에서는 아이온큐의 최신 양자 컴퓨터인 '아이온큐 포르테(IonQ Forte)'와 엔비디아의 'CUDA-Q' 플랫폼을 중심으로, 양자 컴퓨팅과 AI의 결합이 가져올 미래에 대해 탐구해보겠습니다. 아이온큐 포르테: 양자 컴퓨팅의 새로운 지평 아이온큐 포르테는 양자 컴퓨팅 기술의 최신 성과를 대표하는 시스템입니..

LLM, VectorDB, Transformers, Diffusion에 대한 내용을 정리해 보았습니다.  LLM, VectorDB, Transformers, Diffusion 모델의 세계 들어가며인공지능 기술의 발전으로 언어 모델, 벡터 데이터베이스, 트랜스포머, 디퓨전 모델 등 다양한 기술들이 등장하고 있습니다. 이 글에서는 이러한 최신 AI 기술들에 대해 알아보고, 각 기술의 특징과 응용 분야에 대해 살펴보겠습니다.1. 대규모 언어 모델 (LLM)LLM이란?대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 자연어를 이해하고 생성하는 데 뛰어난 능력을 보여줍니다.LLM의 특징거대한 규모: LLM은 수십억 개의 매개변..

안녕하세요! 오늘은 프롬프트 개선 메이커 구현에 대해 알아보겠습니다. 이 프로젝트는 기존의 닛 앱을 확장하여 더욱 동적이고 유연한 프롬프트 처리 시스템을 만드는 것이 목표입니다. 주요 기능으로는 다양한 프롬프트 파일을 동적으로 로드하고, 사용자 입력에 따라 적절한 프롬프트를 선택하며, 특히 프롬프트 메이커를 통해 기존 프롬프트를 개선하는 기능이 포함됩니다. 이를 통해 사용자는 더 정교하고 효과적인 AI 응답을 얻을 수 있게 됩니다. 지금부터 이 프로젝트의 핵심 내용을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.프로젝트 설정스트림릿 폴더 구조 설명메인 파일 위치 및 실행 방법터미널 사용법 및 환경 설정프롬프트 파일 관리프롬프트 파일 구조 소개glob 라이브러리를 사용한 동적 파일 로드프롬프트 파일 목록 생성 및 관리동적..

오늘은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 대해 알아보겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델의 지식을 특정 도메인의 정보로 보강하는 혁신적인 기술입니다. 이 글에서는 PDF 문서를 기반으로 한 QA 시스템 구축 과정을 상세히 살펴볼 예정입니다.  문서 로드부터 벡터 저장소 생성, 그리고 최종적인 질의응답 단계까지 RAG의 전체 파이프라인을 다룰 것입니다. 특히 랭체인(LangChain) 라이브러리를 활용한 실제 구현 방법에 초점을 맞출 예정이니, 실무에 적용하고 싶으신 분들에게 유용한 정보가 될 것입니다. 함께 RAG의 세계로 빠져들어 보시죠! 주요 내용 : 1. RAG 시스템의 기본 구조RAG는 문서 로드, 분할, 임베딩, 저장의 4단계로 구성됨사용자 질문에 대..

안녕하세요, 오늘은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 동작 과정 중 런타임 단계에 대해 자세히 알아보겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 강력한 기술로, 사전에 준비된 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다.  이번 글에서는 사전 단계에서 준비된 데이터를 바탕으로 실제 질문에 답변하는 과정을 상세히 살펴보겠습니다. 런타임 단계의 핵심 요소인 리트리버, 프롬프트 구성, LLM 처리 등을 통해 RAG 시스템이 어떻게 효과적으로 작동하는지 이해할 수 있을 것입니다.   1. 사전 단계와 런타임 단계의 이해사전 단계에서 문서 로드 및 청크 분할 과정 설명청크 간 오버랩 설정의 중요성 강조임베딩을 통한 숫자 표현..

[인트로]오늘은 성공적인 솔로프레너가 되는 방법에 대해 알아보겠습니다. 마크 루와 그렉 아이젠버그의 대화를 통해 백만 달러 이상의 수익을 올릴 수 있는 스타트업 아이디어와 콘텐츠 마케팅, 가격 책정, 게이미피케이션에 대한 통찰력 있는 조언을 얻을 수 있었습니다.  이들은 디지털 제품 판매부터 개발자를 위한 GitHub 커밋 게이미피케이션, 그리고 인디 해커를 위한 법률 서비스에 이르기까지 다양한 아이디어를 공유했습니다. 이 포스트를 통해 여러분도 자신만의 성공적인 비즈니스를 시작할 수 있는 영감을 얻으실 수 있을 것입니다.[본문]1. 디지털 제품 판매- 자신이 아는 것을 가르치는 코스나 이북 만들기- 수면 개선과 같은 삶을 변화시키는 팁에 초점 맞추기- gamma.app을 사용하여 세련된 리드 마그넷 제..