인공지능 (77) 썸네일형 리스트형 LLM의 성능을 높이는 비밀, Pre-Retrieval의 역할과 필요성! Pre-Retrieval: LLM 성능을 위한 첫 단계많은 사람들이 LLM(Large Language Model)을 사용할 때, 단순히 질문만 입력하면 정확한 답변을 받을 수 있을 거라 기대합니다. 하지만 실제로는 사용자가 입력한 쿼리(Query)가 LLM에 의해 잘 이해되지 않을 때가 많습니다. 이러한 문제를 해결하고, 더욱 정확한 검색 결과를 얻기 위해서 Pre-Retrieval이라는 단계가 필요합니다. Pre-Retrieval은 사용자의 쿼리를 LLM이 더 잘 이해할 수 있도록 사전에 최적화하는 과정으로, 실제 검색(Retrieval) 전에 수행됩니다.그렇다면, Pre-Retrieval 단계에서 어떤 작업들이 이루어질까요? 이번 글에서는 Pre-Retrieval의 주요 역할과 그 필요성에 대해 알아.. AI의 진화와 생명과학 혁신: 알파폴드와 노벨 화학상 수상의 의의 최근 과학계에서 주목할 만한 진전은 인공지능(AI)이 기술 혁신을 넘어서 생명과학의 패러다임을 변화시키고 있다는 것입니다. 그 중심에는 구글 딥마인드의 연구팀이 개발한 **알파폴드(AlphaFold)**가 자리하고 있습니다. 특히 알파폴드의 창시자인 데미스 허사비스와 존 점퍼가 2024년 노벨 화학상을 수상하며 이 기술의 중요성이 다시 한번 부각되었습니다. 이번 글에서는 알파폴드의 개발 역사와 생명과학에 미친 영향, 그리고 노벨상 수상의 의미를 심도 있게 논의하겠습니다.단백질 접힘 문제: 반세기 동안 풀리지 않은 생명과학의 난제단백질은 생명체의 거의 모든 기능을 담당하는 중요한 생체 분자입니다. 단백질의 기능은 그 구조에 의해 결정되며, 따라서 단백질이 어떤 방식으로 접히는지 예측하는 것은 생명과학과 의.. Advanced RAG의 등장과 Naive RAG의 한계: 왜 우리는 더 나은 솔루션을 필요로 하는가? Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 언어 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 기술로, 최근 AI 연구와 응용에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. RAG의 출현은 단순히 데이터를 학습하는 언어 모델을 넘어, 방대한 외부 지식 데이터베이스와 결합하여 필요한 정보를 실시간으로 검색하고, 이를 바탕으로 보다 정확한 답변을 생성하는 능력을 제공하려는 시도에서 비롯되었습니다. 특히 의료, 법률 등 높은 정확성과 신뢰성이 요구되는 분야에서 RAG는 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.그러나 Naive RAG에는 여러 한계가 존재합니다. 기본적인 RAG 시스템에서는 단순한 검색과 생성의 반복으로 인해 불필요한 데이터 중복과 노이즈가 발생할 수 있습니다. 특히, 의미론적 유사성을 고려.. 획기적인 AI 기술: Apple의 Depth Pro, 단일 이미지로 3D 깊이 지도 생성! Apple의 AI 연구팀이 머신이 깊이를 인식하는 방식을 혁신적으로 발전시킬 수 있는 새로운 모델을 개발했습니다. 이 기술은 증강 현실(AR)부터 자율주행차까지 다양한 산업에 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다.이번 시스템인 Depth Pro는 단일 2D 이미지에서 고해상도의 3D 깊이 지도를 단 몇 초 만에 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 기존에 필요했던 카메라 데이터 없이도 가능한 점에서 기존 모델과는 확연히 다릅니다.혁신적인 기술적 기여Depth Pro는 **멀티스케일 비전 트랜스포머(multi-scale vision transformer)**를 통해 이미지의 전체 맥락과 세부 사항을 동시에 처리할 수 있습니다. 이러한 효율적인 아키텍처 덕분에 Depth Pro는 기존보다 빠르고 정밀한.. Langchain으로 구현하는 Naive RAG: AI와 데이터의 진정한 통합 방법! 1. NaiveRAG란 무엇인가?NaiveRAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 생성형 AI와 정보 검색 기술을 결합한 혁신적인 AI 모델입니다. 일반적인 AI 모델은 주어진 데이터에서 답변을 생성하지만, RAG는 그보다 한 걸음 더 나아가 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 생성합니다.NaiveRAG는 이를 네이티브 방식으로 구현하여, 사전에 구축된 검색 시스템에 의존하지 않고도 AI 자체가 검색과 생성을 동시에 수행할 수 있는 구조입니다. 이를 통해 AI가 실시간으로 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 찾아내고, 그 정보를 활용해 응답을 생성하는 방식입니다.2. Langchain으로 NaiveRAG .. LangChain Expression Language(LCEL)과 Runnable의 강력한 활용 방법: 더 간결하고 효율적인 코드 작성하기 LCEL이란 무엇인가?LCEL(LangChain Expression Language)은 LangChain에서 체인을 보다 쉽게 구성할 수 있도록 도와주는 선언적 언어입니다. 이를 통해 복잡한 체인을 단순하고 명료하게 작성할 수 있으며, 특히 프로덕션 환경에서 빠르게 프로토타입을 구축하고 배포하는 데 유용합니다. LCEL은 동기 및 비동기 실행을 지원하며, 코드 병렬화를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되어 성능 최적화에 강력한 도구가 됩니다.LCEL이 중요한 이유LCEL은 코드의 간결성과 가독성을 크게 개선합니다. 기존 체인 설정 방식과 달리, LCEL을 사용하면 명령어 흐름을 하나의 파이프라인처럼 작성할 수 있기 때문에 더 직관적인 코드를 작성할 수 있습니다. 이로 인해 팀 간 협업 시 코드 이해도가 높.. GPT Canvas: 창의적 협업을 위한 혁신적 도구 오픈AI에서 공개한 'GPT Canvas'는 글쓰기와 코딩 작업을 위한 혁신적인 인터페이스로, 다양한 사용자층과 주요 언론에서 큰 주목을 받고 있습니다. 예를 들어, 기술 전문가와 크리에이티브 작업을 하는 사용자들 사이에서 특히 긍정적인 반응을 얻고 있으며, 여러 언론 매체에서도 혁신적인 협업 도구로 소개되고 있습니다. 이번 블로그에서는 GPT Canvas가 무엇인지, 이를 통해 창의적인 협업이 어떻게 가능해지는지 알아보겠습니다. 또한, 앤트로픽의 아티팩트(Artifacts)와의 차이점, GPT Canvas의 주요 기능, 그리고 기대 효과에 대해 자세히 설명하겠습니다.GPT Canvas란 무엇인가?GPT Canvas는 기존의 챗GPT 대화형 인터페이스에서 한 단계 발전하여, 사용자가 AI와 함께 글쓰기나.. 검색 정확도를 높이는 비결: Reranker의 역할과 도입 효과 Reranker란 무엇인가?Reranker는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 사용되는 기술로, 초기 검색 결과의 순위를 재정렬하여 보다 관련성이 높은 정보를 상위에 배치하는 역할을 합니다. 일반적으로 검색 엔진이나 AI 기반 질의 응답 시스템에서 사용됩니다. Reranker는 문서와 쿼리 간의 유사도를 더욱 정확하게 측정하여 최적의 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.Reranker의 역할Reranker는 RAG 시스템에서 첫 번째 검색 후 후보 문서들이 제공되었을 때, 해당 문서들을 다시 평가하여 쿼리와 가장 관련성 높은 문서가 상위에 위치하도록 순서를 조정합니다. 이를 통해 사용자는 더욱 정확하고 유용한 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. .. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
