최근 스마트마인드가 고객사에 ThanoSQL을 기반으로 RAG를 적용한 사례를 살펴보겠습니다. 고객사 내부에 축적되어 있는 비즈니스 문서를 대상으로 하는 RAG 챗봇인데요 어떻게 하면 기존보다 더 정확하고 더 빠른 답을 얻을 수 있을까요?
A Faster and More Accurate Method for RAG Implementation Case 더 읽기"
최근 LLM 서비스가 우후죽순으로 쏟아져 나오고 있지만 우리 회사에 딱 맞는 제품은 없는 것 같고 그나마 괜찮아 보이는 제품은 가격이 너무 비싸서 차라리 자체적으로 만드는 것을 검토하는 경우도 있습니다. 오늘은 기업이 랭체인 기반의 AI 어플리케이션을 만들려면 실제로 비용이 어느 정도나 필요한지 대략적으로 알아보겠습니다.
How Much Does It Cost to Build an AI Service Based on LangChain? 더 읽기"
최근 LLM(대규모 언어 모델)만큼이나 자주 등장하는 단어가 AI 에이전트 입니다. 지난 8월 달만 해도 국내외에서 10 개가 넘는 업체들이 각자 AI 에이전트라고 주장하는 제품을 공개하기도 하였습니다. 오늘은 AI 에이전트가 무엇이고 현실 세계의 비즈니스에서 발생하는 복잡한 문제들을 풀거나 실제로 분석에 활용할 수 있는지를 살펴보겠습니다.
ThanoSQL vs. AI Agents: Analyzing Complex Business Queries with Efficiency and Accuracy 더 읽기"
스마트마인드는 최근 스탠포드대학교와 UC 버클리 연구진이 발표한 TAG(Table-Augmented Generation, 테이블 증강 생성) 기술을 ThanoSQL(타노시퀄)을 통해 상용화했다. 스마트마인드는 2018년부터 관련 기술을 자체 개발하기 시작해 다수의 특허를 확보해왔다.
ThanoSQL vs. AI Agents: Analyzing Complex Business Queries with Efficiency and Accuracy 더 읽기"
본 게시글 에서는 LLM과 랭체인, 에이전트는 무엇이고 어떤 한계를 가지고 있는지, 그리고 어떻게 극복할 수 있는지 알아보고 최근에 발표된 TAG에 대한 내용도 함께 살펴보려고 합니다.
Limitations of LLMs and Langchain, Problems of Agent, and TAG 더 읽기"
본 게시글 에서는 허깅페이스(Hugging Face)에 있는 SOTA 모델을 가져와서 활용하는 방법을 살펴보려고 합니다.
사용자에게 필요한 AI 함수를 만들고, 그 다음에 채팅으로 자연어 질의를 하여 만들어진 AI 함수가 답을 하는 경우를 예로 들어 설명하겠습니다.
The Easiest and Fastest Way to Use Hugging Face’s SOTA Model 더 읽기"
기업이 AI를 도입하는 절차와 그 어려움에 대하여 “우리 회사에 AI를 도입하려면 어떻게 해야 할까? 지난 게시글 에서는 기업들이 AI 도입을 어려워하는 가장 큰 원인은 무엇이고 어떻게 하면 해결할 수 있는지 살펴보았습니다. – 기업 AI 도입의 걸림돌은 무엇일까? 여기서는 지난 글에 이어서 실제로 기업들이 AI 앱이나 서비스를 도입하는 절차가 어떻게 되고 그 과정에서 어떤 어려움들이 있는지를
Break Through AI Adoption Barriers: How ThanoSQL Simplifies Business Data Analysis 더 읽기"
기업 AI 도입의 걸림돌은 무엇일까? “우리 회사에 AI를 도입하기가 너무 어렵다” 진짜 이유는 무엇일까? 본 게시글 에서는 아래 기사의 내용을 바탕으로 기업들이 AI 도입을 어려워하는 원인은 무엇이고 어떻게 하면 해결할 수 있을지 방안을 제시하려고 합니다. – ZDNET 기사 응답자 10명 중 7명 “보안 위험 장벽 높아…제대로 된 데이터 인프라·역량·인재도 부족” “중소기업은 AI를 어떻게 도입해야 할
Secure AI Implementation: ThanoSQL’s Solutions for Protecting Sensitive Business Data 더 읽기"
STT, TA, FAQ – 고객센터 솔루션 SQL로 STT/TA/FAQ생성 실행하기 ThanoSQL(타노시퀄)의 VoC 분석 서비스의 핵심 기술인 STT와 TA, FAQ 를 소개합니다. LLM을 기반으로 자연어로 대화하듯이 VoC를 분석하는 사례는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. – VoC 분석 앱 – 대화형 분석 사례 – 01 콜 센터의 상담 통화 분석 위의 경우처럼 ThanoSQL의 대화형 분석 서비스를 이용하면 쿼리나
STT, TA, FAQs – Solutions for Customer Service 더 읽기"
대화형 분석 사례 – 04 관계형 데이터베이스와 쿼리문에 대한 이해 ThanoSQL을 사용하여 SQL 구문과 관계형 데이터베이스에 대한 이해도 높이기 ThanoSQL(타노시퀄)의 대화형 분석 서비스를 소개합니다. 대화형 분석 서비스는 AI가 사용자의 질문을 자연어로 받아서 데이터베이스를 사용하여 답변을 해주는 서비스입니다. 이번 영상에서는 자연어를 사용하여 관계형 데이터베이스의 SQL 구문에 관련된 질문을 하는 사례를 살펴보겠습니다. 영상에서 설명드리는 내용은 아래 순서와
Interactive Analysis Case – 04: Understanding Relational Databases and Queries 더 읽기"
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