Limitations of LLMs and Langchain, Problems of Agent, and TAG
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.
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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.
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LLM으로 대화하듯이 데이터 분석하기 우리 회사도 LLM을 도입해야 할까? 현재 LLM 분야에서 파운데이션 모델 쪽은 과하다 싶을 만큼 많은 투자가 이루어지고 있습니다. 그러나 투자자들과 기업들은 실제로 ROI는 어떻게 되는지, 구체적인 수익 모델은 어떻게 되는지 의문이 커져가고 있는 상황입니다. 테슬라는 깃허브(GitHub)의 코파일럿(Copilot)을 사용해서 코딩 작업의 80%를 한다고 밝혔을 정도로 기업의 IT 부문에서는 이미 생성형 AI와 LLM을
기업이 생성형 AI를 도입하고자 할 때 발생하는 문제점과 해결방안 생성형 AI의 시대 2016년 Google Deepmind의 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리한 구글 딥마인드 챌린지 매치를 기억하시나요? 당시 컴퓨터에게는 불가능한 영역이라고 여겨지던 바둑에서 세계 최고의 바둑 기사 이세돌을 4승 1패로 이기면서 인공지능(AI)에 대한 놀라움과 경각심을 동시에 불러 일으킨 시대의 빅 이벤트였습니다. 알파고 이후 뜸하던 AI 시장에
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“타노시퀄은 고객의 기밀 데이터를 외부로 유출하지 않고, 테이블 구조와 데이터에 대한 정보만을 활용하고, LLM과 데이터 분석을 위한 AI 플랫폼을 단일화한 형태의 SaaS다”라면서, “고객사는 자연어 질의로도 내부 기밀 데이터를 포함해 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등에 대한 분석도 할 수 있다”
자체 개발 SQL로 승부하는 ‘스마트마인드’ [과기대X글로벌] 더 읽기"
LLM을 통합하여 비즈니스 워크플로우 최적화하기 워크플로우란 무엇인가? 위키피디아에서는 워크플로우를 작업 절차의 운영적 측면이라고 정의합니다. 업무들이 어떻게 구성되고 누가 수행하며 순서는 어떻게 되며 어떻게 동기화를 시킬지, 업무를 지원하기 위한 정보는 어떻게 흐르는지 그리고 업무가 어떻게 추적되는지 등을 포함합니다. 이러한 워크플로우를 자동화하게 되면 고객과 직원의 편의성을 높여주고 비즈니스의 성장에도 큰 영향을 준다는 점에서 많은 기업들이 앞다퉈 도입하고
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스마트마인드는 최근 LLM을 활용해 자연어 질의를 ThanoSQL로 바꿔 자동으로 SQL 구문을 생성하는 기능을 선보였다. ThanoSQL을 이용하면 기업의 현업 사용자는 코딩이나 개발 없이도 자연어 질의 만으로 기업 내에 산재한 데이터를 대상으로 질의를 할 수 있다. 이를 통해 AI에 대한 지식이 없는 현업 담당자가 AI를 활용해 비즈니스 인사이트를 찾아낼 수 있다.
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