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SW/인공지능 204

대규모 언어 모델(LLM)과 AI 혁신: 도입과 이해

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야는 지속적으로 발전하며 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 급격한 성장을 이루며 많은 주목을 받고 있습니다. 이 블로그에서는 LLM의 기초 개념부터 실제 활용 사례, 그리고 이를 성공적으로 도입하고 운영하기 위한 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.    LLM이란 무엇인가?대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트 기반 응답을 생성할 수 있는 모델입니다. 대표적인 예로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tran..

SW/인공지능 2024.05.29

미래를 이끄는 AI 데이터 통합 및 콘텐츠 기반 매핑

오늘날의 기술 발전은 인공지능(AI)과 데이터 통합 및 매핑의 융합으로 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. AI 데이터 통합과 콘텐츠 기반 AI 매핑은 단순한 혁신을 넘어서 데이터 중심의 미래를 향한 나침반 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 AI 데이터 통합과 콘텐츠 기반 매핑이 어떻게 기업들이 데이터 중심의 내일을 구축하는 데 도움을 주는지 살펴보겠습니다.    AI 데이터 통합: 데이터 조화의 양자 도약전통적인 데이터 통합은 종종 수작업으로 인해 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다. 그러나 AI의 도입으로 데이터 통합은 이러한 제한을 초월하여 민첩성과 정확성의 시대를 열었습니다. AI 기반 데이터 통합은 기업들이 고객과 거래하고 가치를 제공하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 복잡한 기술적 요소를 사용..

SW/인공지능 2024.05.26

AI 주도 디지털 전략과 애자일 제품 개발의 융합

디지털 혁신이 가속화됨에 따라 글로벌 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 이러한 시장 경쟁과 역동적인 고객 요구에 대응하기 위해 조직들은 최적의 효율적인 제품 개발을 위한 소프트웨어 개발 프로세스와 방법론을 지속적으로 개선하고 있습니다. 특히 유연성과 적응성을 강조하는 애자일 방법론이 주목받고 있습니다. 그러나 애자일 방법론이 AI 주도 디지털 전략과 결합될 때, 조직은 제품 개발의 새로운 차원을 열 수 있습니다. 이 글에서는 AI 주도 디지털 전략과 애자일 소프트웨어 개발 방법론의 교차점을 탐구하여 제품 개발 생명 주기 개선을 강조하고자 합니다.    디지털화가 혁신을 가속화하고 있으며, 이는 글로벌 시장의 경쟁력을 더욱 높이고 있습니다. 이에 따라 조직들은 시장 경쟁력과 변화하는 고객 요구에 부..

SW/인공지능 2024.05.23

생성 AI 시대: 소프트웨어 엔지니어를 위한 MLOps와 LLM 배포 전략

최근 생성 AI의 폭발적인 성장은 머신 러닝 모델의 가능성을 한 차원 높였습니다. DALL-E 2, GPT-3, Codex와 같은 시스템은 예술 창작, 대화 유지, 소프트웨어 작성 등 인간의 고유 기술을 모방할 수 있는 미래를 예고하고 있습니다. 그러나 이러한 혁신적인 대형 언어 모델(LLM)을 효과적으로 배포하고 관리하는 것은 조직에게 커다란 도전 과제가 됩니다. 이 글에서는 소프트웨어 엔지니어들이 생성 AI를 원활하게 통합하기 위해 MLOps 최적의 실천 방법을 활용하는 연구 기반 솔루션 전술을 제시합니다. 본문에서는 LLM을 최적화된 효율성으로 배포하고, 생산 중에 모니터링하며, 성능을 지속적으로 개선하기 위해 업데이트하고, 다양한 제품과 응용 프로그램에서 조화롭게 작동하도록 하는 방법을 자세히 설..

SW/인공지능 2024.05.21

AI와 벡터 검색을 활용한 NodeJS 앱 개발하기

현대의 웹 애플리케이션에서는 빠르고 정확한 검색 기능이 필수적입니다. 특히 이미지와 텍스트의 유사성을 기반으로 한 검색 기능은 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 DataStax Astra DB와 벡터 검색을 활용하여 NodeJS 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고자 합니다. Astra DB는 높은 성능과 확장성을 자랑하는 데이터베이스로, 스타게이트-몽구스와 JSON API를 통해 쉽게 데이터를 처리할 수 있습니다. 벡터 검색은 AI 모델을 활용하여 텍스트와 이미지의 유사성을 분석해 가장 관련성이 높은 결과를 찾아주는 기능입니다.이번 프로젝트에서는 OpenAI의 텍스트 임베딩 API와 Google MediaPipe를 사용하여 텍스트와 이미지의 임베딩 벡터를 생성하고, 이를 기반으로..

SW/인공지능 2024.05.20

데이터 분석의 혁명: 생성적 AI의 힘을 활용하다

데이터는 현대 사회에서 가장 중요한 자산 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 모든 클릭과 트랜잭션은 데이터를 생성하며, 이 데이터를 효과적으로 활용하면 성공으로 가는 길을 밝힐 수 있습니다. 하지만 데이터의 양과 복잡성이 날로 증가함에 따라, 이를 분석하고 실질적인 통찰력을 추출하는 일은 점점 더 도전적인 과제가 되고 있습니다. 기존의 데이터 분석 방법만으로는 현대의 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리하기 어려운 상황이며, 이러한 문제를 해결할 새로운 기술이 필요한 시점입니다.이러한 문제의 해결사로 등장한 것이 바로 생성적 인공지능, 즉 생성적 AI입니다. 생성적 AI는 데이터 분석 방식을 혁신적으로 변화시키며, 조직들이 데이터의 숨겨진 잠재력을 발굴할 수 있게 돕고 있습니다. 이 기술은 강력한 학습 능력을 ..

SW/인공지능 2024.05.08

데이터에서 통찰까지: 생성적 AI를 활용한 데이터 분석 혁신

서론데이터는 현대 비즈니스의 심장부로, 올바른 의사결정을 이끌고 혁신을 촉진하는 데 필수적입니다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 급격히 증가함에 따라, 기업과 기관들은 데이터로부터 실질적인 통찰력을 도출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 도전을 극복하기 위해, 생성적 인공지능(AI)이 데이터 분석의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 글에서는 생성적 AI가 데이터 분석을 어떻게 혁신하고 있는지, 그리고 이것이 기업들이 어떻게 데이터를 기반으로 한 의사결정을 강화할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 생성적 AI의 등장은 단순히 데이터를 분석하는 새로운 방법을 제공하는 것이 아니라, 전례 없는 속도와 정확성으로 의사결정 과정을 변화시키고 있습니다. 그렇다면, 생성적 AI는 구체적으로 어떤 문제를 해결하고..

SW/인공지능 2024.05.07

AI 기반 글쓰기로 블로그 트래픽을 높이는 법

서론:AI가 글쓰기의 판도를 바꾸고 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 텍스트 생성 도구는 컨텐츠 크리에이터에게 새로운 기회를 제공합니다. 개발자와 기술 전문가들이 특히 이 도구를 통해 블로그 글을 더 빠르고 효과적으로 작성할 수 있게 되었습니다. 그러나 AI를 효과적으로 활용하여 독자들에게 가치를 제공하는 것은 새로운 과제입니다. 이 블로그 포스트에서는 ChatGPT를 활용해 고퀄리티 테크 블로그 콘텐츠를 작성하는 방법에 대해 알아봅니다. 성공적인 SEO 전략을 위한 방법부터, 독자 참여를 높이는 글쓰기 팁까지 다루어봅니다.    본론:주제 선정: 성공적인 블로그 콘텐츠를 작성하기 위해서는 우선적으로 주제를 잘 선택해야 합니다. 예를 들어, 'ChatGPT를 활용한 테크 블로그 작성 방법'이라는 주..

SW/인공지능 2024.05.05

프롬프트 주입의 본질 탐구: 대규모 언어 모델에서의 보안 위협 및 예방 전략

대규모 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)은 기술을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 하지만 이러한 모델들이 보유한 높은 지능과 복잡성은 새로운 종류의 보안 위협을 도입하는 원인이 되기도 합니다. 특히, "프롬프트 주입(Prompt Injection)"이라는 새로운 보안 이슈가 대두되고 있어, 이에 대한 이해와 대응이 시급한 상황입니다. 이 글에서는 LLM의 훈련 방법과 프롬프트 공학의 기초를 소개하며, 프롬프트 주입이 어떠한 문제를 일으킬 수 있는지에 대해 설명하고자 합니다.LLM은 웹에서 수집한 방대한 데이터를 통해 비지도 학습을 거쳐 다양한 언어적 패턴과 지식을 습득합니다. 이 과정에서 모델은 수십 억 개의 매개 변수를 조정하며 문장에서 다음 단어를 예측..

SW/인공지능 2024.04.27

AI 기반 테스트 자동화 도구 Top 5: 전문가 리뷰와 선택 가이드

빠르게 변화하는 디지털 시대에 기업들은 소프트웨어 개발과 테스트 과정을 간소화하고 효율을 높이는 새로운 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 이러한 맥락에서 AI 기반 테스트 자동화 도구의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 기술은 테스트 자동화의 복잡성을 줄이고, 정확도를 향상시키며, 시간을 절약하는 등 여러 면에서 혁신을 가져오고 있습니다. 본 글에서는 테스트 자동화를 위한 최고의 AI 기반 도구들을 소개하고, 각 도구의 장단점을 심도 있게 분석하여, 여러분이 각자의 요구에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. AI 기술의 최신 동향과 함께, 실제 사용자와 전문가들의 평가를 바탕으로 이러한 도구들의 성능을 평가해 보겠습니다.    본론에서는 AI 기반 테스트 자동화 도구 중 상..

SW/인공지능 2024.04.25

오픈 소스 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 대한 완벽 가이드

대규모 언어 모델의 혁신적인 세계로의 초대현대 기술의 발전은 인공지능(AI)이 일상생활의 많은 부분에서 중요한 역할을 하게 만들었습니다. 특히, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 우리가 언어를 사용하고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화의 최전선에는 '오픈 소스'라는 개념이 자리잡고 있으며, 이는 기술의 발전뿐만 아니라, 방대한 지식의 공유와 협업을 가능하게 합니다.오픈 소스 LLM은 단순히 기술적인 도구를 넘어서, 전 세계 개발자들과 연구자들이 함께 협력하여 더욱 스마트하고 접근 가능한 AI를 만들어가는 과정입니다. 이러한 모델들은 언어의 이해와 생성을 위한 복잡한 알고리즘을 개발하는 데 있어 핵심적인 역할을 하며, 다양한 어플리케이션에..

SW/인공지능 2024.04.24

프로그래머의 생산성을 10배 향상시키는 무료 AI 도구 5가지

인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 산업에 혁신을 가져다주었고, 그 중에서도 프로그래밍과 코딩 분야에서의 변화는 특히 눈에 띕니다. 현재 개발자들은 AI 도구를 활용하여 보다 빠르고 정확한 코드 작성이 가능해졌으며, 이로 인해 프로젝트의 효율성을 크게 향상시킬 수 있게 되었습니다. 본 글에서는 프로그래머와 개발자들이 일상적인 코딩 작업에서 경험할 수 있는 문제들을 해결하고 생산성을 극대화할 수 있는 다섯 가지 무료 AI 도구를 소개하고자 합니다. 이러한 도구들은 코드의 오류를 줄이고, 개발 과정을 가속화함으로써 개발자의 삶을 편리하게 만들어 줄 것입니다. AI가 코딩의 미래를 어떻게 변화시킬지, 그리고 이러한 도구들이 개발자들에게 어떤 이점을 제공하는지 살펴보겠습니다. 본론에서는 프로그래머와 개발자들의..

SW/인공지능 2024.04.15

인공지능 보안 위협과 기회: 장단점 탐색

인공지능(AI)의 발전이 우리의 일상과 비즈니스 환경에 막대한 영향을 미치고 있는 가운데, 특히 보안 분야에서의 그 역할과 영향력은 더욱 주목받고 있습니다. 최근 Black Hat 2023에서 열린 패널 토론 'Generative AI: Security Friend or Foe?'에서는 이러한 인공지능이 보안 팀에 미칠 수 있는 긍정적이고 부정적인 영향에 대해 심도 깊은 논의가 이루어졌습니다. 패널에는 Palo Alto Networks의 Josh Zelonis, DeVry University의 Fred Kwong, 그리고 Omdia의 분석가 Curt Franklin이 참여하여, 인공지능이 보안 전문가들의 업무에 어떻게 도움을 줄 수 있는지, 동시에 어떠한 위협을 가할 수 있는지에 대한 다양한 의견을 나누..

SW/인공지능 2024.04.13

머신러닝 성공을 위한 데이터 주석의 필수적 역할: 자율주행차에서 건강관리까지

머신러닝 성공의 비밀, 데이터 주석의 중요성 우리의 일상과 긴밀히 연결된 인공지능 기술은 이미 많은 산업 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 기술의 발전을 가능하게 하는 핵심 요소 중 하나가 바로 '데이터 주석(Data Annotation)'입니다. 자율주행 자동차부터 건강관리 시스템까지, 다양한 분야에서 활용되는 인공지능 기술의 발전은 양질의 데이터 주석 작업에 의해 뒷받침됩니다. 데이터 주석은 머신러닝 모델이 세상을 이해하고, 정확한 판단을 내리는 데 필수적인 과정입니다. 본 서론에서는 데이터 주석이 왜 중요한지, 그리고 이 과정이 인공지능 기술의 성공에 어떤 기여를 하는지를 탐구합니다. 데이터 주석의 기초부터 시작해 그 방법, 적용 사례, 그리고 이 분야가 직면한 도전과제에 이르기까..

SW/인공지능 2024.04.11

텐서플로우와 아스트라DB를 이용한 주식 데이터 예측: 실제 시나리오를 통한 간단한 데모

주식 시장은 끊임없이 변화하는 데이터의 바다입니다. 이 데이터를 분석하고 예측하는 것은 투자자에게 귀중한 통찰을 제공할 수 있습니다. 최근 기술의 발전으로, 특히 머신러닝과 데이터베이스 관리 시스템의 결합으로 이러한 예측이 더욱 정교해지고 있습니다. 이 글에서는 두 가지 강력한 도구, 텐서플로우(TensorFlow)와 아스트라DB(AstraDB),를 사용하여 주식 데이터를 예측하는 방법을 소개합니다. 텐서플로우는 구글이 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 모델의 개발과 훈련을 간편하게 할 수 있도록 설계되었습니다. 반면, 아스트라DB는 아파치 카산드라 호환 데이터베이스로, 대규모 분산 데이터 관리에 최적화된 솔루션을 제공합니다. 이 두 기술의 결합은 빅데이터 분석과 머신러닝 모델의 효..

SW/인공지능 2024.04.10

Generative AI 시대의 품질 보증 전략 재고

Generative AI와 소프트웨어 품질 보증의 새로운 지평 Generative AI 기술의 급속한 발전은 소프트웨어 개발의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 개발자들은 이제 이전보다 훨씬 더 빠르고 효율적으로 코드를 생성할 수 있는 도구를 갖추게 되었습니다. 하지만, 이러한 변화는 소프트웨어 품질 보증(Quality Assurance, QA) 분야에 있어서도 새로운 도전과 기회를 동시에 제시합니다. 본 글에서는 Generative AI 시대에 QA 엔지니어들이 마주한 현실과, 이에 대응하기 위한 전략적 접근법을 탐구합니다. 과거 QA 분야는 주로 기능성(Functionality), 성능(Performance), 그리고 보안(Security)에 중점을 두었습니다. 그러나 Generative AI의 등장은..

SW/인공지능 2024.04.09

GenAI를 활용한 ChatGPT 효과적 프롬프트 엔지니어링 가이드

인공지능(AI) 기술의 발전은 우리 생활 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 AI 시스템과의 상호작용은 일상적인 경험이 되었죠. 이러한 AI 시스템들은 어떻게 우리의 말을 이해하고, 인간처럼 대응할 수 있는 걸까요? 바로 '프롬프트 엔지니어링'이 그 비밀의 열쇠입니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 우리의 요구를 정확하게 전달하고, 적절한 반응을 이끌어내기 위한 명확한 지시사항을 제공하는 과정입니다. 마치 우리가 길을 찾을 때 지도를 사용하는 것처럼, AI도 올바른 방향을 제시받아야 원하는 목적지에 도달할 수 있죠. 이 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 중요성과 함께, AI와의 상호작용을 한층 더 풍부하게 만들어주는 'GenAI'라는 새로운 개념을 소개합니다. GenAI는 A..

SW/인공지능 2024.04.08

고객 맞춤형 프로모션을 위한 AI 기술 활용: 쇼핑 패턴 인식부터 벡터 검색까지

AI 기술로 변화하는 고객 맞춤형 프로모션 전략 현대의 비즈니스 환경에서 기업들은 점점 더 많은 데이터를 활용하여 고객의 니즈를 파악하고, 이에 맞는 맞춤형 프로모션을 제공하려 노력하고 있습니다. 특히, 인공지능(AI) 기술의 발달은 고객 서비스와 마케팅 전략에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 고객 한 명 한 명의 구매 이력과 행동 패턴을 분석함으로써, 기업들은 개인화된 경험을 제공하고, 고객 충성도를 높이며, 추가 매출을 창출할 수 있는 기회를 발견할 수 있게 되었습니다. 이러한 배경 속에서, 오늘날 많은 기업들이 직면한 과제 중 하나는 고객 맞춤형 프로모션을 어떻게 효과적으로 설계하고 실행할 것인가입니다. 특히, 지리적 위치에 국한되지 않고, 고객의 실시간 구매 의사 결정에 영향을 줄 수 있는 전략적 ..

SW/인공지능 2024.04.05

인공지능의 미래: 좁은 AI에서 적응형 AI까지의 여정

인공지능의 진화: 좁은 AI에서 적응형 AI까지 인공지능(AI) 기술의 발전은 인류에게 많은 변화를 가져왔습니다. 어떤 이들에게는 AI가 모든 문제를 해결할 수 있는 만능키처럼 여겨지기도 하지만, 실제로 AI 기술이 모든 문제에 대한 해답을 가지고 있는 것은 아닙니다. 현재 우리가 접근할 수 있는 '좁은 AI(Artificial Narrow Intelligence, ANI)'는 특정 문제에 초점을 맞춘 기술로, 일부 분야에서 인간보다 훨씬 빠르고 정확한 업무 수행이 가능하게 해주었습니다. IBM의 왓슨 같은 시스템은 의료 분야에서 데이터 기반의 결정을 돕는 것처럼, 우리의 생산성, 효율성, 심지어 삶의 질을 개선하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 하지만 전문가들은 더 큰 목표인 '인공 일반 지능(Arti..

SW/인공지능 2024.04.04

Helidon 애플리케이션을 Kubernetes에 쉽게 배포하기: Eclipse JKube를 활용한 현대적인 마이크로서비스 관리

Kubernetes에서 Helidon 애플리케이션 배포의 새로운 지평 클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스 아키텍처의 중요성이 점점 더 강조되면서, 자바 애플리케이션을 위한 현대적인 프레임워크와 툴의 필요성이 대두되었습니다. 이러한 요구에 부응하여 등장한 것이 Oracle에서 공개한 Helidon과 Kubernetes 환경을 위한 효율적인 배포 도구인 Eclipse JKube입니다. Helidon은 경량화되고, 빠르며, 클라우드 네이티브 마이크로서비스 개발을 위해 특별히 설계된 자바 프레임워크입니다. 이와 함께, Eclipse JKube의 Kubernetes Maven Plugin은 자바 애플리케이션을 Kubernetes 환경으로 손쉽게 배포할 수 있도록 도와주는 강력한 도구로 자리매김했습니다. 특히..

SW/인공지능 2024.04.01
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