[#3 LLM Tutorial With RAG] 오픈 소스 LLM의 약점을 보완하는 RAG
오픈 소스 LLM의 한계를 보완하는 RAG를 소개하는 튜토리얼 글입니다. 설치된 LLM을 활용해 검색 증강 생성 방식을 설명합니다.
#LLM#RAG
20005분
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VLM, LLM을 사용하여 멀티모달 학습 데이터 제작하기
VLM과 LLM을 활용해 멀티모달 학습 데이터를 만드는 방법을 소개했습니다. OCR, 프롬프트 엔지니어링, 후처리로 수작업 라벨링의 비용과 시간을 줄였습니다.
#LLM#VLM
69005분
AI 코딩 도구 개발 결과 비교\:\ Cursor, Windsurf, Aider
Cursor, Windsurf, Aider로 Todo 앱을 구현한 결과를 비교했습니다. 각 도구의 속도, 완성도, 사용 방식 차이를 함께 살펴봤습니다.
#Cursor#Windsurf
37005분
AI 이미지 인식 기술을 활용한 숙소 탐색
숙소 사진을 AI로 태깅해 유사 숙소를 찾는 프로토타입 사례를 소개했습니다. 이미지 비교의 한계를 넘기 위해 Google Cloud Vision API와 태그 기반 매칭을 활용했습니다.
#Google Cloud Vision API#이미지 인식
31005분
HuggingFace에서 LangFlow 시작하기
LangChain 기반 노코드 플랫폼 LangFlow를 HuggingFace Spaces에서 시작하는 방법을 소개했습니다. 드래그 앤 드롭으로 플로우를 만들고 OpenAI API로 기본 챗봇을 구성하는 흐름을 다뤘습니다.
#HuggingFace#LangFlow
28005분
AI로 통화의 미래를 열다: 에이닷 전화 통화요약 서비스의 핵심 기술(LLM) 소개
에이닷 전화 통화요약 서비스에 적용한 LLM 개발 과정을 소개했습니다. 자동·수동 데이터를 결합한 학습과 LoRA 기반 미세조정, 전문가 평가로 품질을 높였습니다.
#LLM#NLP
33005분
2025 AI 트렌드 전망 4가지
2025년 AI 트렌드 4가지를 AI 기업 M&A, 에이전트, 설명 가능한 AI, 멀티모달 AI 중심으로 정리했습니다. 각 흐름의 배경과 활용 방향도 함께 살펴봤습니다.
#LLM#M&A
16005분
AI가 그리는 자동차의 미래 (에이닷 오토와 함께하는 모빌리티 혁명)
AI가 자동차 산업 전반을 자율주행과 개인화, 예측 유지보수로 바꾸는 흐름을 소개했습니다. 또한 에이닷 오토의 진화 방향과 차량 내 AI 비서 고도화 계획을 설명했습니다.
#자율주행#모빌리티
47005분
AI 툴 활용기 : Github Copilot & JetBrains AI Assistant
AI 툴을 처음엔 회의적으로 봤지만, 개발 보조와 리팩토링에서 실용성을 체감했다고 정리했습니다. GitHub Copilot과 JetBrains AI Assistant의 장단점과 활용 포인트를 비교했습니다.
#GitHub#JetBrains
23005분
AI 기반 OK캐쉬백 자동 댓글봇(오글봇) 구현 사례
AI 기반 OK캐쉬백 자동 댓글봇(오글봇) 구현 사례
ChatGPT를 연동한 오글봇으로 게시글 첫 댓글과 대댓글 기능을 구현한 사례입니다.\n프롬프트 조정, 비동기 처리, Function call 연동으로 참여도와 응답 정확도를 높였습니다.
#ChatGPT#function call
14005분
오글봇 AI 개발 사례 및 효과(부제: '무플방지위원회 오글봇 AI' 탄생기)
오글봇 AI 개발 사례 및 효과(부제: '무플방지위원회 오글봇 AI' 탄생기)
게시글 작성 시 ChatGPT로 첫 댓글을 생성해 무플을 방지하는 오글봇 AI 개발 사례를 소개했습니다. 외부 검색 API 연동과 대댓글 기능 확장으로 참여도와 정확도를 높였습니다.
#ChatGPT#gRPC
24005분
이미지도 찰떡같이 이해하는 카카오의 멀티모달 언어모델 Kanana-v 알아보기
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#LLM#멀티모달
38005분