반응형 AI 공부100 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. [머신러닝] 머신러닝 성능 200% 올리는 비법! 🤖✨ 피처 엔지니어링 꿀팁 공개! 기계학습(Machine Learning)에서 예측력을 높이기 위한 핵심 방법 중 하나는 바로 올바른 피처(Feature)를 선택하고 불필요한 피처를 제거하는 것입니다. 🔍 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어는 이 과정에서 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오늘은 다양한 피처 엔지니어링 기법을 살펴보며, 각각의 기법이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다! 😊 🌟 1. 결측값 처리 (Imputation)현실 세계의 데이터는 결측값(Missing Value)으로 가득할 때가 많습니다. 😅 결측값을 제대로 처리하지 않으면 모델 성능이 저하될 가능성이 높습니다.대표적인 결측값 처리 방법:평균값으로 채우기중간값(Median) 또는 최빈값(Mode)으로 채우기예를 들어, 대출 상환 여부를 .. 2024. 12. 8. [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 ··· 25 다음 반응형
