AI3 LLM 추론형과 비추론형 그리고 벡터 검색 추론 모델과 비추론 모델의 결정적 차이를 알고 싶은데 또 비추론 모델 검색과 벡터 검색의 차이를 알고 싶은데 아직 잘모르겠다.LLM(대규모 언어 모델)의 추론형과 비추론형을 쉽게 이해할 수 있도록 예를 들어 설명해볼게요.1. 비추론형 LLM (Non-Inferential LLM)✅ 정의:비추론형 LLM은 기존 학습된 데이터를 그대로 활용하여 패턴을 따라가는 방식으로 작동합니다. 단순히 입력된 문장과 유사한 문장을 출력하는 방식이며, 깊이 있는 사고 과정이 없습니다.📌 예제 1:📢 입력:"사과는 어떤 색깔인가요?"📤 출력:"사과는 빨간색입니다."이 경우, 모델은 기존 데이터에서 ‘사과’와 관련된 일반적인 정보를 찾아서 그대로 제공하는 것입니다. 즉, 패턴을 기반으로 단순한 응답을 생성하는 방식입니다... 2025. 2. 20. AI 이메일 요약/분류/검색/처리 개발 가이드 여러 개의 이메일 요약 LLM 애플리케이션 개발 가이드개요: 여러 개의 이메일을 효율적으로 요약해주는 LLM (Large Language Model) 애플리케이션은 정보 과부하 시대에 유용하게 활용될 수 있습니다. 본 가이드에서는 LLM 기반 이메일 요약 애플리케이션 개발에 필요한 단계와 고려 사항을 상세하게 안내합니다.1단계: 개발 환경 구축프로그래밍 언어: Python과 같은 LLM 개발에 용이한 언어를 선택합니다.LLM 라이브러리: Transformers, LangChain 등 LLM 활용에 필요한 라이브러리를 설치합니다.LLM 모델: Hugging Face, OpenAI API 등에서 원하는 LLM 모델을 선택하고 연동합니다.이메일 데이터: 이메일 데이터베이스 또는 API를 연동하여 이메일 데이터.. 2025. 2. 18. CrewAI - 멀티 에이전트 프레임워크 CrewAI는 여러 AI 에이전트가 효과적으로 협업하고 복잡한 작업을 하나의 팀처럼 처리할 수 있도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 마치 가상의 AI 작업 팀을 구성하여 각자 역할과 책임을 가지고 원활하게 협력하는 것과 같습니다.CrewAI의 주요 기능:다중 에이전트 협업: AI 에이전트 간의 소통과 작업 위임을 용이하게 하여 공동 목표 달성을 위해 협력하도록 지원합니다.역할 기반 에이전트: 각 AI 에이전트에게 특정 역할을 부여하여 assigned tasks에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 합니다.자율적인 의사 결정: CrewAI 에이전트는 자신의 영역 내에서 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있어 더욱 역동적이고 효율적인 워크플로우를 구축합니다.유연한 작업 관리: 사용자 정의 도구를 사용하여 작업을 정.. 2025. 2. 18. 이전 1 다음
