LLM 앱, 단순히 텍스트만 주고받는 게 전부가 아닙니다! 😲 이번 포스팅에서는 Gemini의 강력한 기능 두 가지를 더 소개합니다. 첫째, Google Search Grounding으로 최신 정보까지 척척! 둘째, Function Calling으로 날씨, 주가 등 외부 정보까지 가져오는 똑똑함! 이만하면 완전 AI 비서 수준이죠? 😎 LLM 앱 개...
이 문서는 Vertex Gemini를 활용한 LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성 AI 애플리케이션 개발에 대해 다루며, Google의 다양한 서비스(Gmail, Drive, Search 등)와의 통합을 통해 데이터의 최신성과 정확성을 확보하고, 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 동영상 등)를 처리하여 실시간 분석과 보고서를 생성하는 강력한 워크플로우를 제...
🚀 LLama 3.2-Vision, 이미지 이해의 새로운 지평 🌐 LLama 3.2-Vision은 메타에서 개발한 최신 멀티모달 AI 모델로, 이미지 분석과 추론을 동시에 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이를 통해 텍스트와 이미지를 통합적으로 이해하고 다양한 데이터를 분석할 수 있습니다.
💡 OCR과 차별화된 멀티모달 기능 🔍 기존 OCR 기술...
RAG 시스템에서 Reranker는 중요한 역할을 합니다. 다양한 문서 중에서 가장 관련성 높은 정보를 선택해줘야 하기 때문에, 이를 통해 LLM의 응답 품질을 극대화할 수 있습니다. 💡 이 글에서는 문서 순위를 재조정하는 Reranker의 원리와 사용법을 탐구하며, 이를 통해 RAG 응답을 어떻게 더 똑똑하게 만들 수 있는지 살펴봅니다.📚 RAG를 더 잘...
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Vertex Gemini 기반 AI 에이전트 개발 06. LLM Native Application 개발
LLM 앱, 단순히 텍스트만 주고받는 게 전부가 아닙니다! 😲 이번 포스팅에서는 Gemini의 강력한 기능 두 가지를 더 소개합니다. 첫째, Google Search Grounding으로 최신 정보까지 척척! 둘째, Function Calling으로 날씨, 주가 등 외부 정보까지 가져오는 똑똑함! 이만하면 완전 AI 비서 수준이죠? 😎 LLM 앱 개...
Vertex Gemini 기반 AI 에이전트 개발 01. 소개
이 문서는 Vertex Gemini를 활용한 LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성 AI 애플리케이션 개발에 대해 다루며, Google의 다양한 서비스(Gmail, Drive, Search 등)와의 통합을 통해 데이터의 최신성과 정확성을 확보하고, 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 동영상 등)를 처리하여 실시간 분석과 보고서를 생성하는 강력한 워크플로우를 제...
최신 경량 LLM Gemma 3 테스트
📢 25.3월 공개된 Google의 야심작, Gemma 3를 파헤쳐 봅니다. 🔎 Gemini 아성에 도전하는 강력한 성능, 140개 언어를 지원하며 특히 한국어도 잘 지원하고 있습니다. 또한 멀티모달 능력을 이용해서 이미지와 비디오에 대한 분석이 가능합니다. ...
Vertex Gemini 기반 AI 에이전트 개발 04. 프롬프트 엔지니어링
🚀 LLM 기반 AI 에이전트 개발의 핵심! 🤖 이번 블로그에서는 LLM의 능력을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 기법을 소개합니다. 효율적인 프롬프트 작성으로 AI의 정확한 응답을 이끌어내는 방법을 배울 수 있습니다....
Vertex Gemini 기반 AI 에이전트 개발 02. 생성 AI에 대해서
생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 기본 개념부터 Google Vertex Gemini와 같은 최신 AI 플랫폼의 강력한 연결성과 멀티모달 기능을 활용한 AI 워크플로우 설계까지, 생성 AI에 대한 전반적인 지식을 살펴봅니다....
LLama-3.2-Vision 테스트
🚀 LLama 3.2-Vision, 이미지 이해의 새로운 지평 🌐 LLama 3.2-Vision은 메타에서 개발한 최신 멀티모달 AI 모델로, 이미지 분석과 추론을 동시에 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이를 통해 텍스트와 이미지를 통합적으로 이해하고 다양한 데이터를 분석할 수 있습니다. 💡 OCR과 차별화된 멀티모달 기능 🔍 기존 OCR 기술...
GPT를 이용한 Reranker 테스트
RAG 시스템에서 Reranker는 중요한 역할을 합니다. 다양한 문서 중에서 가장 관련성 높은 정보를 선택해줘야 하기 때문에, 이를 통해 LLM의 응답 품질을 극대화할 수 있습니다. 💡 이 글에서는 문서 순위를 재조정하는 Reranker의 원리와 사용법을 탐구하며, 이를 통해 RAG 응답을 어떻게 더 똑똑하게 만들 수 있는지 살펴봅니다.📚 RAG를 더 잘...
5분만에 만들어보는 Streamlit 챗봇
Streamlit 은 데이터 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 오픈소스 프레임워크다. 데이터 사이언티스트, 머신 러닝 엔지니어들이 모델을 시각화 하기 위해서 널리 사용한다. streamlit 을 이용해서 chatgpt를 이용한 챗봇을 만들어보자....
AI / LLM에 대한 친절한 소개
하루가 멀다하고 AI 관련 새로운 뉴스들이 올라고 있다. 한편 AI, 머신러닝, 딥러닝, LLM, 생성-AI, 트랜스포머 등 다양하고 새로운 언어들이 등장하면서 혼란스럽기도 하다. 여기에서는 대규모 언어 모델 관점에서 주요 기술들과 용어들에 대해서 살펴볼 것이다....
Gemini를 이용한 E-commerce 제품 설명서 생성
생성 AI는 구체적인 사례나 경험으로 부터 일반적인 법칙이나 원리를 도출하는 귀납적 작업을 잘 수행한다. 이커머스에서 제품 설명서를 만들기 위해서는 많은 시간이 들어간다. Google Gemini 를 이용해서 제품설명서를 만들어보자....