인공지능 (246) 썸네일형 리스트형 LangChain과 함께하는 RAG 구현 개념 잡기!! RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능 모델이 질문에 답변할 때, 기존의 학습된 지식만 사용하는 것이 아니라 외부 데이터를 검색하고 활용하여 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 방법입니다. 이번 글에서는 LangChain을 사용해 RAG를 구현하는 절차를 단계별로 설명하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계별로 자세히 설명합니다.Step 1: Document Loading (문서 로딩)문서 로딩은 RAG의 첫 번째 단계로, 모델이 검색하고 사용할 데이터를 준비하는 과정입니다. 여기서는 외부 데이터를 불러와야 합니다. 데이터는 PDF, 텍스트 파일, 웹 페이지 등 다양한 형식일 수 있으며, LangChain에서는 이러한 다양한 소스를 쉽게 로드할.. 효율적인 인공지능 Fine Tuning: PEFT에 대해 알아보기(개념 잡기) Fine Tuning(미세 조정)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시켜 특정 도메인에 맞게 최적화하는 방법입니다. 하지만 대형 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 Fine Tuning은 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기법이 **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**입니다. PEFT는 적은 리소스를 사용하여 효율적으로 Fine Tuning을 수행하는 방법으로, 특히 대형 모델에 적용할 때 유용합니다.PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개요**PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**는 대형 언어 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않.. [LLM] 인공지능, 학습되지 않은 지식을 얻는 두 가지 비법: Fine Tuning과 RAG 개 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있도록 하는 방법은 무엇일까요? 대표적인 방법으로 Fine Tuning(미세 조정)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 들 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하겠습니다.1. Fine Tuning(미세 조정) - LLM을 특정 지식으로 맞춤형 조정**Fine Tuning(미세 조정)**은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정한.. [인공지능] 트랜스포머(Transformer)란 무엇인가? Transformer는 자연어 처리(NLP)와 기타 시퀀스 기반의 작업에서 주로 사용되는 딥러닝 모델의 일종입니다. 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. Transformer는 그 이전에 주로 사용되던 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.Transformer의 주요 구성 요소 Self-Attention Mechanism (자기 주의 메커니즘): 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소들과의 관계를 학습하여 중요한 정보를 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 이 메커니즘 덕분에 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 입력에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다.. [AGI] AGI(인공 일반 지능)란 무엇인가? AGI(Artificial General Intelligence)는 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능을 의미합니다. AGI는 특정 작업에 한정된 AI(예: 현재의 머신러닝 알고리즘)와는 달리, 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 지닌 인공지능을 목표로 합니다.AGI의 주요 특징구분내용범용성특정 작업에 국한되지 않고, 다양한 분야에서 인간과 유사한 지능을 발휘할 수 있습니다.학습 능력새로운 정보를 학습하고, 그 지식을 다양한 상황에 적용할 수 있습니다.적응성새로운 환경이나 상황에 빠르게 적응할 수 있습니다.자율성외부의 명령 없이도 스스로 목표를 설정하고 행동할 수 있습니다.인지 능력추론, 계획, 문제 해결, 이해, 학습 등 인간의 다양한 인지 능력을 갖추고 있습니다. AGI 개.. [AI Agent] AI 에이전트란 무엇인가? AI 에이전트는 자율적으로 동작하며, 주어진 환경에서 목표를 달성하기 위해 다양한 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 소프트웨어 엔터티입니다. 이들은 센서를 통해 환경을 감지하고, 인공지능 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하여 최적의 행동을 결정합니다. 결정된 행동은 액추에이터를 통해 실제 환경에 적용됩니다. AI 에이전트는 학습 알고리즘을 사용하여 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있으며, 다양한 상황에 적응할 수 있습니다. 이들은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 효율성을 높이고, 데이터 분석을 통해 통찰력을 제공합니다. AI 에이전트는 고객 서비스, 자율 주행, 금융 거래, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.AI 에이전트의 주요 특징1. 자율성 (Autonomy)AI 에이.. [XAI] 설명 가능한 AI란 무엇인가? XAI(설명 가능한 인공지능, eXplainable AI)는 인공지능(AI) 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있게 만드는 기술과 방법론을 의미합니다. 일반적인 AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 '블랙박스'로 작동하는 경우가 많습니다. 이는 모델이 어떻게 특정 결정을 내리는지 이해하기 어렵다는 것을 의미합니다. XAI는 이런 블랙박스를 열어보고 그 안을 설명할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.Black Box 모델블랙박스 모델(Black Box Model)은 내부 구조나 작동 방식이 복잡하여 사람이 이해하기 어려운 AI 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 입력 데이터를 받아서 결과를 출력하지만, 그 과정이 어떻게 이루어지는지 명확히 알기 어렵습니다. 딥러닝 모델, 특히 심층 신경망이 대표적인 블랙박스 모델입니.. [Sovereign AI] 소버린 AI란 무엇인가? 소버린 AI(Sovereign AI)는 주권을 가진 독립적인 인공지능 시스템을 의미하며, 특정 국가나 조직이 외부의 간섭 없이 자율적으로 운영하고 통제할 수 있는 AI를 지칭합니다. 이러한 시스템은 다양한 측면에서 독립성을 유지하는 것이 중요합니다.주요 개념자율성(Autonomy):소버린 AI는 외부의 영향 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 수집, 처리, 의사결정을 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다.사례: 국가가 자국의 군사 시스템에 사용하는 AI는 외부의 간섭 없이 독립적으로 작동해야 합니다.안보와 프라이버시(Security and Privacy):소버린 AI는 민감한 데이터를 보호하고, 외부 해킹이나 침입으로부터 안전하게 지켜야 합니다.사례: 국가의 보건 시스템에 사용되는 A.. 이전 1 ··· 25 26 27 28 29 30 31 다음