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인공지능

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반복의 힘: RAG 시스템의 Loop 패턴과 인간 사고의 유사성 반복은 간단해 보이지만, 인공지능의 성능 향상에서 매우 중요한 역할을 합니다. 오늘은 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템의 핵심 개념 중 하나인 Loop 패턴에 대해 이야기해보겠습니다. 이 패턴은 인공지능이 특정 문제를 해결하기 위해 반복적으로 정보를 검색하고 생성하는 과정을 포함하며, 이를 통해 보다 정확하고 효율적인 결과를 도출할 수 있습니다.Loop 패턴이란?Loop 패턴은 RAG 시스템 내에서 검색과 생성 단계를 반복하며 높은 정확도를 달성하는 방법입니다. 일반적으로 Query 입력, 검색(Retrieve), LLM(대형 언어 모델) 생성, 그리고 최종적으로 Judge(판단) 단계가 포함됩니다. 이 Judge 단계는 모델이 생성한 결과를 평가하여, 필요할 경우 ..
AI Agent: 미래를 책임질 지능형 자동화 시스템의 비밀 AI 에이전트의 개념: 목표를 달성하는 지능형 자동화 시스템인공지능은 다양한 산업의 변화를 주도하고 있습니다. 일상적인 작업을 자동화하고 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하며, 그 중심에 있는 것이 바로 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 인지하고, 학습하며, 의사결정을 내리고 행동을 수행하는 지능형 소프트웨어입니다. 이 시스템들은 단순한 효율성 증대를 넘어, 업무 전체를 자동화함으로써 비용 절감과 생산성 향상을 가능하게 합니다.AI 에이전트의 핵심 특징 중 하나는 특정 목표를 달성하는 데 집중한다는 점입니다. 고객 지원, 데이터 처리, 자원 관리 등 여러 가지 작업에서 AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하고 완전한 자동화를 목표로 설계되었습니다. 이러한 에이전트..
다양한 관점으로 정확도 높이기 – LLM의 Branch Pattern 분석 자연어 처리와 인공지능 기술이 발전하면서, 다양한 질문에 대한 응답 정확도를 높이기 위한 새로운 패턴들이 등장하고 있습니다. 그중에서도 Branch Pattern은 단일 LLM이나 단일 Query로는 충분하지 않을 때 더욱 뛰어난 성능을 보이는 기법으로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 Branch Pattern이 무엇인지, 기존 패턴들과 어떤 차이점이 있는지, 그리고 어떻게 동작하는지에 대해 알아보겠습니다.Branch Pattern이란 무엇인가?Branch Pattern은 기존의 Linear 패턴이나 Conditional 패턴과 달리, 병렬로 Query를 처리하는 방식을 택합니다. 단일 Query를 여러 방향으로 확장하거나, 다양한 LLM을 동시에 활용함으로써, 최종적으로 보다 정확하고 풍부한 답변을 ..
AI 모델의 신뢰성 평가: SimpleQA의 역할 대형 언어 모델(LLM)의 가장 중요한 과제 중 하나는 '환각(hallucination)'을 최소화하여 신뢰성을 강화하는 것입니다. 그렇다면 우리가 사용하는 AI 모델이 실제로 신뢰할 수 있는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 이러한 신뢰성을 객관적으로 평가하려면 모두가 인정할 수 있는 평가 방법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 인공지능 모델의 신뢰성을 평가할 수 있는 새로운 벤치마크인 SimpleQA를 소개합니다.SimpleQA란 무엇인가?SimpleQA는 인공지능의 **사실성(factuality)**을 측정하기 위한 벤치마크로, 언어 모델이 때때로 거짓된 답변을 생성하거나 증거로 뒷받침되지 않는 정보를 제공하는 문제, 즉 "환각" 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. SimpleQA는 언어 모델이 이러한..
심층 PDF 데이터 추출: ANTHROPIC의 고급 PDF 지원 기능 소개 PDF는 문서 관리와 보고서 작성에 있어 필수적인 파일 형식입니다. 그러나 PDF에는 단순한 텍스트뿐 아니라 표, 이미지, 차트 등 다양한 정보들이 포함되어 있어 이러한 비정형 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 데 상당한 어려움이 존재합니다. 이를 해결하기 위해 ANTHROPIC은 PDF 지원 기능을 새롭게 강화했습니다. 이를 통해 PDF 내의 복잡한 정보들을 보다 정확하고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 이제 ANTHROPIC의 PDF 지원 기능에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다.ANTHROPIC의 PDF 지원 기능 개요보고서 분석 및 차트/표 이해: ANTHROPIC의 PDF 지원 기능은 PDF 내 차트나 표와 같은 시각적 요소를 분석하여 중요한 정보를 신속하게 파악할 수 있도록 돕습니다. ..
확장 가능한 시스템 설계를 위한 조건부 패턴 (Conditional Pattern)의 모든 것 모듈화 패턴의 일종인 "조건부 패턴 (Conditional Pattern)"에 대해 심층적으로 논의합니다. 시스템 설계 시 단순한 상황이나 단일 쿼리의 처리만을 고려하는 것은 실용적이지 않습니다. 실제 상용 시스템에서는 예상과 달리 다양한 요구 사항이 발생하며, 시스템이 다각도로 활용되는 상황을 마주하게 됩니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하기 위해서는 확장 가능하고 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 설계가 필수적이며, 이를 실현하는 데 중요한 역할을 하는 것이 바로 조건부 패턴입니다.조건부 패턴은 특정 쿼리나 상황에 따라 적합한 처리 경로를 선택하는 구조를 의미합니다. 이 패턴은 시스템이 다양한 입력에 대해 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어 있으며, 복잡한 문제를 모듈화하여 관리 가능하고 확..
인공지능이 만들어내는 팟캐스트, 오픈소스로 만나보세요: NotebookLlama NotebookLlama는 텍스트 데이터를 통해 사람의 개입 없이도 하나의 팟캐스트 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 놀라운 오픈소스 프로젝트입니다. Google의 NotebookLM과 유사한 컨셉을 가지고 있지만, 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스로 제공된다는 점에서 인공지능의 진정한 잠재력을 느낄 수 있습니다. 이 글에서는 NotebookLlama 프로젝트에 대해 소개하고, 각 단계별로 어떤 과정을 통해 텍스트가 팟캐스트로 변환되는지 알아보겠습니다.NotebookLlama란 무엇인가?NotebookLlama는 PDF와 같은 텍스트 문서를 시작으로, 이를 여러 모델과 과정들을 거쳐 마치 사람과 같은 대화 형식의 팟캐스트로 변환하는 워크플로우를 제공합니다. 이 프로젝트는 Llama 시리즈 모델과 텍스트-음성 변..
새로운 시대의 검색: ChatGPT Search로 심화된 지식 탐구 우리는 더 이상 키워드 기반 정보 탐색에 의존하는 시대에 머물러 있지 않습니다. 이제 ChatGPT Search를 통해 자연스러운 대화를 나누며 심화된 정보 탐구가 가능해졌습니다. 이 새로운 검색 패러다임은 인간의 소통 방식을 반영한 자연어 처리(NLP)를 활용해 정보 검색의 방식을 혁신적으로 발전시켰으며, 단순히 답변을 얻는 것이 아니라, 탐구의 재미를 느끼고 사고력을 자극하는 과정으로 전환됩니다. 정보 검색이 단순히 데이터를 찾는 것이 아니라, 발견의 기쁨과 지적 탐구를 즐길 수 있는 체험으로 변화된 것입니다. 이러한 변화는 단순한 효율성 증대뿐만 아니라, 정보에 대한 접근 방식 자체를 인문학적으로 확장하며 사용자의 호기심을 자극하는 방향으로 나아가고 있습니다.ChatGPT Search의 활용 방법C..

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