Vector Database의 역할: 텍스트 임베딩과 유사도 검색 기반 AI 답변 추출
데이터의 의미를 이해하는 새로운 지평 벡터 데이터베이스 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 우리는 매일 챗봇이나 AI 어시스턴트와 대화합니다.…
프롬프트 엔지니어링 & AI 오케스트레이션
DSPy Framework 소개: 프롬프트 자동 최적화 및 컴파일 기술의 이해
프롬프트 엔지니어링의 새로운 패러다임 DSPy 이해하기 인공지능 모델과 대화하며 원하는 결과를 얻기 위해 우리는 흔히 프롬프트 엔지니어링이라는 …
API 호출 최적화: LLM 토큰(Token) 비용 절감과 응답 속도 향상 가이드
인공지능 시대의 필수 역량 API 비용과 속도 관리하기 최근 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI 서비스가 일상과 업무의 영역으로 깊숙이 들어왔습니…
Multi-Agent 시스템 설계: 역할이 분담된 AI 에이전트 간 협업 프로세스
멀티 에이전트 시스템이 바꾸는 인공지능 협업의 미래 과거의 인공지능이 마치 혼자서 모든 문제를 해결해야 하는 천재적인 독불장군과 같았다면, 오늘…
AI 에이전트 오케스트레이션 툴 비교: Cre…
AI 에이전트 오케스트레이션 툴 비교: CrewAI vs Autogen 구조적 차이점
AI 에이전트 시대의 도래와 오케스트레이션의 중요성 최근 인공지능 분야에서 가장 뜨거운 화두는 단일 모델의 성능을 넘어 여러 개의 AI 에이전트…
AI 에이전트의 메모리 구조: Short-term 및 Long-term Memory 구현 방식
AI 에이전트가 기억을 활용하는 방식 최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 사용자의 맥락을 이해하고 개…