반응형 AI 개발/LLM40 🤗 허깅페이스란? AI 커뮤니티의 오픈소스 안녕하세요! AI와 머신러닝(ML)에 대해 조금이라도 관심이 있다면 한 번쯤 들어봤을 이름, 허깅페이스(Hugging Face)를 소개할게요! 😄 처음 들어보신다면 걱정하지 마세요. 오늘은 허깅페이스가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 설명드릴게요.🧐 허깅페이스? 그게 뭐야?"허깅페이스? 🤗 핸드폰에 있는 이모티콘 아니야?" 라고 생각하셨다면 맞아요, 그 이모티콘 맞습니다. 하지만, 기술 세계에서는 AI와 머신러닝의 중심 허브로 통하는 중요한 플랫폼이에요! 허깅페이스는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 모델을 개발, 훈련, 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 커뮤니티 플랫폼입니다.쉽게 말해, AI 개발자들이 모여 아이디어를 나누고 협력하며, 자신만의 프로젝트를 실현할 .. 2024. 12. 30. Phidata로 간단히 구축하는 RAG AI 어시스턴트: 쉽고 빠른 AI 애플리케이션 제작 방법! 🛠️🤖✨ Phidata로 RAG AI 어시스턴트를 간단하게 만들기Phidata는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 한계를 보완하며, Retrieve-and-Generate(RAG) 기반 AI 어시스턴트를 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 도구입니다. 단 세 단계만 거치면 강력한 AI 애플리케이션을 손쉽게 만들 수 있어요! 🎉 Phidata의 주요 특징 🚀다양한 모델 지원Phidata는 Ollama, OpenHermes, OpenAI 등 여러 대형 언어 모델을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 요구에 맞는 AI 어시스턴트를 유연하게 설계할 수 있습니다.로컬 환경에서도 RAG AI 구축 가능Phidata는 OpenHermes와 Ollama를 결합하여, 인터넷 연결이 제한된 환경에.. 2024. 12. 12. OpenAI의 멀티 에이전트 프레임워크, Swarm 🐝 소개 OpenAI가 새롭게 Swarm 🐝이라는 실험적인 프레임워크를 발표했어요! 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하며, 교육용과 실험용 목적으로 설계되었답니다. 🎓 기존 방식처럼 대형 언어 모델(LLM) API에 과도하게 의존하지 않고, 여러 에이전트 간 상호작용을 관리하는 비상태(stateless) 추상화를 제공해요. ✨ Swarm의 등장에 많은 개발자들이 흥미를 보였지만, 동시에 회의적인 시선도 존재합니다. 그 이유는 Swarm이 실험적인 상태에서 출시되었고, 이미 유사한 프레임워크가 많기 때문이에요. 🤔 Swarm이란? 🧐Swarm은 여러 에이전트를 간단하고 투명하게 조율할 수 있도록 돕는 미니멀한 프레임워크입니다. 🎯아래는 Swarm의 주요 작동 방식을 정리.. 2024. 12. 11. [LLM] 🚀 RAG 앱 개발이란? 🔍 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 앱 개발이란 AI 모델에 실시간 데이터 검색 기능을 추가해, 더 정확하고 최신의 정보를 반영하여 응답을 생성하는 방법을 의미해요. 기존 AI 모델은 학습된 데이터를 바탕으로 답변을 제공하는데, 이 방식만으로는 가끔 오래된 정보나 불완전한 답변이 나올 수 있어요. 그러나 RAG는 외부 데이터베이스나 지식 소스를 검색해서 최신 정보를 찾아내고, 이를 기반으로 응답을 생성해요. 🌐 예를 들어, 챗봇이나 가상 비서가 사용자 질문에 대답할 때, 단순히 AI 모델이 학습한 내용만이 아니라 외부에서 최신 자료를 검색하고 그 내용을 응답에 반영한다면 훨씬 더 정확한 답변을 줄 수 있겠죠? 😊 RAG 앱 개발은 특히 동적이고 사실 기반의 응답이 중요한.. 2024. 11. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 다음 반응형
