LangChain을 활용한 LLM 파이프라인 구축 기초: 체인(Chain) 개념 이해
랭체인을 활용한 LLM 파이프라인의 기초와 체인 개념 이해하기 최근 생성형 AI 기술이 비약적으로 발전하면서 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 업무나 서비스에 활용하려는 움직…
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. 하지만 궁금한 점이 생깁니다. 어떻…
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 과정을 거칩니다. “조금 …
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 들어왔습니다. 많은 개발자와 기업은 이러한 L…
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, 오늘날의 인공지능은 각기 다른 전문성을 …
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 에이전트가 협업하여 복잡한 문제를 해결하는 …