쵸코쿠키의 연습장

AI 기반 지식 기반 개선에서 챗봇과 셀프 서비스 플랫폼이 어떻게 인기를 얻고 있는지 설명합니다. 대부분의 조직은 고객 서비스를 기회인 반면 오버헤드로 간주합니다. 판매 후에도 고객으로부터 지속적인 가치를 창출할 수 있습니다. 성공적인 기업은 고객 서비스가 고객을 유지하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 더 많은 수익을 얻을 수 있다는 것을 이해합니다. 추천, 추천, 추천 및 고전적인 구전을 통해 마케팅 및 판매 노력을 향상시키는 과소평가된 도구입니다. 그러나 고객을 지연 없이 실시간으로 서비스하는 것이 중요합니다. AI의 등장으로 이 요구 사항은 다소 달성 가능합니다. 인공지능으로, 그들이 이동 중에 그들을 도와줌으로써 그들의 여행 전반에 걸쳐 당신의 고객들을 지원할 수 있습니다. 또한, 인공지능이 주도하는..

API 키를 설정하는 방법, 응답을 생성하는 방법, 생성된 텍스트에 접근하는 방법을 포함하여 GPT-3 API를 사용하는 방법에 대한 자세한 안내를 제공할 것입니다. 인공지능에 대한 새로운 편에 오신 것을 환영합니다. 이전 기사에서 설명했듯이 GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)은 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 처리 모델입니다. 많은 양의 데이터에 대해 학습되었으며 다양한 주제에 대해 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. GPT-3의 기능에 액세스하는 방법 중 하나는 API를 통해 개발자가 GPT-3을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 하는 것입니다. API 키 설정, 응답 생성, 생성된 텍스트에 접근하는 방법 등 GPT-3 API 사용 방법에 대한 ..

전화번호 변화 특성 때문에 이러한 서비스는 항상 정확성이 문제였지만, 기계 학습과 인공지능이 결과를 개선하고 있습니다. 기계 학습 기술은 많은 응용 분야에서 점점 중요해지고 있습니다. 최근 분석에 따르면 글로벌 기업과 소비자는 2021년 기계 학습 기술에 149억 달러 이상을 지출했습니다. 기계 학습의 많은 방법 중 하나는 역 룩업입니다. Murto Hilali는 전화 룩업을 처리하기 위해 기계 학습을 사용하는 것의 이점에 대한 흥미로운 기사를 데이터 과학을 향해 출판했습니다. 머신 러닝이 역방향 전화 룩업 산업 변화 기술의 발전으로 역방향 전화 조회 서비스는 점점 인기를 얻고 있습니다. 그것들은 누가 당신에게 전화를 걸거나 전화 번호를 소유하고 있는지를 알아낼 수 있는 좋은 방법입니다. 그러나 전화 번..

올 뉴 앵귤러 14는 코딩을 더 쉽고 재미있게 만들기 위해 개발자를 위한 새롭고 향상된 기능을 번들링합니다. 아래의 자세한 내용을 알아보십시오. Angular는 구글의 오픈 소스, 무료 타입스크립트 자바스크립트 프레임워크입니다. Angular 스택의 주요 목적은 단일 페이지 응용 프로그램(SPA)의 개발입니다. 유지 관리하기 쉬운 대형 응용 프로그램을 만드는 데도 가치가 있습니다. 개발자들은 Angular의 표준 구조를 좋아하고, 구글은 원래 프레임워크에 대한 업데이트를 출시하고 있습니다. 최신 릴리스는 Angular 14로, Angular 구성 요소가 작성되는 방식을 변경한 많은 새로운 기능과 업데이트가 있습니다. 2022년 6월 2일에 출시되었습니다. 최신 버전은 모든 소프트웨어 개발 회사가 더 가볍..

AI 코딩 보조자는 서면 의도로 코드를 생성할 수 있습니다. 만약 그것이 역경로도 처리하고 레거시 시스템에 사용 가능한 문서를 생성한다면 어떨까요? ChatGPT와 깃허브 코파일럿을 사용한 첫 경험을 공유했습니다. AI 제안은 정확할 수 있지만 질문이 구체적이고 핵심적인 범위에서만 가능합니다. 마음을 읽을 수는 없지만 이전에 해결되었고 이미 완벽하게 좋은 라이브러리 솔루션이 존재할 수 있는 잘 정의된 작업에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다. 무엇을 구축해야 할지 아는 것이 가장 어려운 부분으로 남아 있으며 아이디어에서 코드까지 전체 여정을 자동화하는 데 전혀 도움이 되지 않습니다. 이 주제에 대해 두 가지 요점이 더 있습니다. 첫째, 프로그래머는 당분간 운전석에 있어야 하기 때문에 냉정을 유지하는 것이 ..

신속한 엔지니어링은 AI 대응을 안내합니다. 그 라이프사이클은 윤리적 고려 사항을 통합하여 공정하고 투명한 AI 미래를 위해 다중 모드 입력으로 진화합니다. 생성 AI 시스템의 영역에서 프롬프트 또는 이러한 시스템에 대한 입력은 상당한 중요성을 가지고 있습니다. 이러한 프롬프트의 수명 주기와 성격을 이해하는 것은 AI를 윤리적이고 효과적으로 활용하기 위해 필수적입니다. 이것은 적절한 AI 응답을 이끌어내기 위해 프롬프트를 만들고 미세 조정하고 관리하는 데 전념하는 프로세스인 프롬프트 엔지니어링의 핵심을 형성합니다. 이 방법은 AI 시스템이 투명성과 공정성을 가지고 기능하도록 보장하기 위해 필수적인 윤리적 측면을 통합하고 단순한 기술을 넘어 편견이 없습니다. 이 기사에서, 우리는 생성 AI 내의 신속한 개..

AI 시스템을 보호하여 LLM의 신속한 해킹을 방지하고 데이터를 보호합니다. 이 새로운 위협에 대한 위험, 영향 및 예방 전략을 알아보십시오. 인공지능(AI) 환경이 계속 빠르게 진화함에 따라 새로운 위험과 취약성이 대두되고 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 프로세스를 강화하고 자동화할 수 있는 기업은 사이버 보안 문제의 새로운 최전방에 있는 LLM 기반 AI 솔루션에 부여하는 자율성과 액세스 권한에 대해 신중해야 합니다. 이 글에서는 사용자가 언어 모델에 주어진 초기 프롬프트를 맞춤화하여 잠재적으로 민감한 정보에 액세스할 수 있는 조작 기술인 신속 해킹(또는 신속 주입)에 대해 자세히 알아봅니다. 데이터베이스에 풍부한 민감한 데이터를 저장하는 프로덕션 시스템의 맥락에서 신속한 해킹은 악의적..

Java 프로젝트에서 공통적으로 발생하는 인코딩 문제를 조명하고 이를 해결하기 위한 효과적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. Java 프로젝트에서 리소스 파일은 로컬라이제이션 문자열, 구성 설정 및 기타 정적 콘텐츠와 같은 응용 프로그램 데이터를 저장하고 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 리소스 파일을 사용하면 인코딩 문제가 발생할 수 있으며, 이로 인해 텍스트 표시 및 처리에 문제가 발생할 수 있습니다. 우선 인코딩의 정의부터 살펴보도록 하겠습니다. 바이트를 이용하여 문자를 특정 형식으로 표현하는 과정을 말하며, 자바는 유니코드를 문자 집합으로 사용하고 있어 다양한 언어와 스크립트에서 다양한 문자를 지원합니다. Java 프로젝트 내에서 인코딩 문제가 발생할 경우 다음과 같은 Java 예..

Angular Resolver의 개념, 기능 및 각도 프로젝트에 대한 실제 적용에 대해 설명합니다. 웹 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 자바스크립트 프레임워크는 Angular라고 불립니다. 그것은 개발자들이 신뢰할 수 있고 실용적인 애플리케이션을 만들 수 있도록 광범위한 도구와 기능을 제공합니다. Angular Resolver는 이러한 기능의 단일 예입니다. Angular 프로젝트에 대한 Angular Resolver의 개념, 기능 및 실제 적용에 대해 설명하겠습니다. Angular Resolver란 Angular의 Resolver는 Resolve 인터페이스를 구현하는 클래스로 경로 활성화 전에 정보 수집을 담당합니다. Resolver는 우리가 알 수 있는 한 루트 모듈에 존재해야 하는 서비스 콜일 뿐..

지식 그래프, 그래프 데이터베이스, 그래프 분석 및 그래프 AI가 현재 어디에 있으며 어디로 향하고 있는지에 대한 뉴스 및 분석을 확인할 수 있습니다. 그래프의 새로운 유형과 그래프 뉴스레터의 새로운 시대 그래프의 해 그래프의 해는 해마다 모든 것을 추적합니다. 오랜 공백 끝에 돌아왔습니다. 뉴스레터의 진화가 도메인의 진화를 어떻게 따르고 어떻게 관여해야 하는지, 그리고 업계 뉴스와 분석에 대해 자세히 알아보려면 다음을 읽어 보십시오: 그래프의 진화와 그래프 뉴스레터의 해 지식 그래프가 대화 모드임 환멸의 소용돌이 속에서 강력하게 진행되는 그래프 데이터베이스 증가 그래프 AI, 연구와 산업 진출 열기 뜨겁다 그래프 분석을 실시간으로 확대 첫 번째 공간 지식 그래프인 4제곱 그래프 개인 지식 그래프 책, ..

머신러닝의 지속적인 학습에 대한 동기, 어려움 및 잠재적인 해결책에 대해 설명하겠습니다. 실시간 기계 학습은 실제 데이터를 제공함으로써 기계 학습 모델을 지속적으로 개선하는 것을 말합니다. 데이터 분석가/과학자 또는 개발자는 이전 테스트 세트의 모음을 사용하여 오프라인에서 모델을 만듭니다. 모든 부문과 산업은 인지 연구든 자동 연속 프로세스든 기계 학습에서 가능한 모든 이점을 얻기 위해 최선을 다합니다. 구글 홈과 같은 스마트 홈 비서나 스마트 활동 추적 장치, 알렉사나 시리와 같은 음성 인식 시스템 또는 자동화된 자동차를 생각해 보십시오. 이 인공 기술은 많이 발전했습니다. 기계 학습은 아래에 정의된 다른 유형으로 더 세분화됩니다: 지도 학습: 모델이 정확한 결과/라벨을 예측합니다. 대부분의 지도 학습..

의료 분야에서 AI 챗봇을 사용하려면 중요한 문제를 방지하기 위해 중요한 고려 사항을 해결하기 위한 포괄적인 접근 방식이 필요합니다. 의료에서 AI 챗봇의 사용은 중요한 고려 사항을 해결하기 위한 포괄적인 접근 방식을 필요로 합니다. 데이터 교육에서 보안 조치 및 윤리적 관행에 이르기까지 광범위한 예방 조치가 구현되어야 합니다. 인간 모니터링, 사용자 교육 및 의인화 위험 완화는 중점적으로 수행해야 할 중요한 측면입니다. 지속적인 모니터링과 피드백이 투명성, 사용자 안전, 개인 정보 보호 및 신뢰할 수 있는 정보 제공을 촉진하는 방법에 대해 알아보십시오. 최근 미국식단장애협회의 기사와 유해한 조언(출처)의 유포로 AI 챗봇을 제거해야 하는 그들의 절박함과 관련된 경종을 읽었습니다. OpenAI의 GPT-..

Data Lakehouse 아키텍처의 복잡성과 데이터 관리 및 분석 과제를 해결하기 위한 혁신적인 잠재력에 대해 자세히 설명합니다. 데이터 레이크하우스는 두 가지 접근 방식의 장점을 결합하여 다양한 데이터 유형을 저장, 처리 및 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 혁신적인 접근 방식은 오늘날의 데이터 중심 환경에서 기업이 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 유연성, 확장성 및 고급 분석 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 Data Lakehouse의 아키텍처와 구성 요소에 대해 자세히 살펴보고, 이 혁신적인 솔루션을 제공하는 상호 연결된 기술에 대해 살펴보겠습니다. 데이터 레이크하우스 아키텍처의 기둥 Data Lakehouse는 데이터 웨어하우스와 Data Lake의 장점을 결합한 포괄적인 데이터 관..

현대 제품 개발에서 가치 흐름을 이해하는 것은 우리의 작업 방식을 최적화하고 고객에게 가치를 제공하는 데 매우 중요합니다. 가치 흐름은 토요타와 린 제조 운동을 시작으로 수십 년 동안 린 사고의 중심 원칙이었으며, 현재 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 기업은 여전히 가치 흐름의 잠재력을 최대한 활용하여 조직 변화를 주도하고 효율성과 효율성을 높여야 합니다. 대신 팀 속도나 프로덕션 파이프라인 속도와 같은 측정 기준에 좁게 초점을 맞출 수 있으며, 엔드 투 엔드 시스템에 대한 전반적인 그림을 놓칠 수 있습니다. 현대 제품 개발에서 가치 흐름을 이해하는 것은 우리의 작업 방식을 최적화하고 고객에게 가치를 제공하는 데 매우 중요합니다. 가치 창출 경로를 매핑함으로써 프로세스에..

웹 개발을 위한 최고의 자바 프레임워크를 찾고 계십니까? 상위 5개 프레임워크 목록, 기능, 이점 및 사용 사례를 확인하십시오. 자바는 지구상에서 가장 인기 있고 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 다양한 플랫폼과 장치 간에 안정성, 성능 및 호환성을 제공하는 것으로 유명합니다. 그러나 자바를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하는 것은 프레임워크의 도움 없이는 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 프레임워크는 웹 응용프로그램 작성을 위한 도구, 기능 및 지침 집합을 제공하는 소프트웨어 라이브러리입니다. 라우팅, 데이터 액세스, 보안, 테스트 및 배포와 같은 일반적인 작업을 처리하여 개발 프로세스를 단순화하고 속도를 높입니다. 또한 개발자는 모범 사례를 따르고 깨끗하고 유지 관리 가능하며 재사..

Java를 사용하여 마이크로서비스 아키텍처를 만드는 방법에 대해 알아보십시오. 마이크로서비스용 Java 개발 서비스의 이점, 도구 및 모범 사례를 알아보겠습니다. 마이크로서비스 아키텍처에 대해 들어본 적이 있습니까? 이는 유연하고 확장 가능하며 유지 관리가 쉬운 소프트웨어 시스템을 구축하는 현대적인 접근 방식입니다. 이 블로그 게시물에서는 마이크로서비스 아키텍처가 무엇인지, 마이크로서비스 아키텍처의 이점, 그리고 Java가 마이크로서비스 구축에 어떻게 적합한지에 대해 자세히 설명합니다. 먼저 마이크로서비스 아키텍처는 소프트웨어 시스템을 API를 통해 서로 통신하는 더 작고 독립적인 서비스로 나누는 접근 방식입니다. 각 서비스는 특정 비즈니스 기능을 담당하며 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있습니다...

커뮤니케이션 방식을 혁신하는 언어 모델인 ChatGPT의 최첨단 기술과 기능을 살펴보십시오. 자연어 처리 및 딥 러닝을 활용하여 ChatGPT는 우리가 인공지능과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 의미 있는 대화를 나누고 복잡한 문제를 이해하는 능력을 갖춘 이 챗봇 기술은 대화형 AI의 새로운 산업 표준이 될 것을 약속합니다. ChatGPT가 인공지능의 미래인 8가지 이유를 알아보겠습니다. 혁신적인 기능에서 무한해 보이는 잠재력에 이르기까지, 이 혁신적인 AI는 차세대 챗봇을 위한 길을 만들고 있습니다. chatgpt가 할 수 있는 6가지 놀라운 일들 1) ChatGPT, 생생한 대화 제공 ChatGPT는 자연어 처리와 기계 학습 기술에 의해 구동되는 혁신적인 챗봇입니다. 실제와..

AIPRM은 인공지능 기반 관계 관리의 약자이며, AIPRM 플러그인은 AI의 성능을 향상시키기 위해 고안된 고급 도구입니다. 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)은 자연어 처리를 포함한 다양한 분야에서 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 인공지능과 ML이 자연어 처리에 적용된 한 가지는 자동화된 챗봇의 개발입니다. 챗봇은 인간의 대화를 모방할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 챗봇 개발에 사용되는 가장 강력한 도구 중 하나는 AIPRM 플러그인입니다. 이 기사에서는 ChatGPT용 AIPRM 플러그인, 그 기능 및 챗봇 개발에 사용되는 방법에 대해 알아보겠습니다. AIPRM 플러그인 AIPRM은 인공지능 기반 관계 관리의 약자로, AIPRM 플러그인은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 챗봇의 성능을 향상시키기 위해..

이 문서에서는 클라우드 성능 테스트 및 유형, 다양한 양식, 이점, 이점 및 일반적으로 사용되는 툴에 대해 설명합니다. 조직의 확장성 및 기타 성능 요소를 측정하는 동안 문제에 직면해 있습니까? 사용자는 인터넷에 연결된 모든 장치에서 리소스에 액세스할 수 있으며, 이는 클라우드 성능 테스트의 주요 이점 중 하나입니다. 이는 조직의 확장성 및 최적의 성능 요구사항을 평가할 때 하드웨어 및 소프트웨어 투자가 더 이상 최우선 관심사가 아님을 의미합니다. 클라우드 성능 테스트를 통해 애플리케이션 변경 사항을 사용하는 동시 사용자 수를 측정하면 시스템 처리량과 대기 시간이 저하됩니다. 여러 가지 성능 특성과 다양한 부하 패턴도 측정됩니다. 비즈니스 모델이 발전하고 작업 인프라가 전통적인 사무실 환경을 벗어나면서 ..

사전 훈련된 모델을 사용하여 개발자는 일상 언어를 사용하여 코딩 및 쿼리를 수행할 수 있습니다. 계속해서 읽는 방법을 배우세요. 자연어 처리(NLP)는 기술과 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)의 부상으로 NLP는 지능적이고 직관적인 응용 프로그램을 개발하려는 개발자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 그러나 NLP 모델을 애플리케이션 스택에 통합하는 것이 항상 쉬운 작업은 아니었습니다. 다행히도, 새로운 도구들이 그 어느 때보다 쉽게 만들고 있습니다. 이러한 도구를 통해 개발자는 NLP 모델을 애플리케이션 스택에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이전에는 개발자들이 시간이 많이 걸리고 전문적인 전문 지식이 필요했던 NLP 모델을 처음부터 교육해야 했던 반면, Open..