728x90 반응형 AI52 분산에서 통합으로: Rankify는 검색, 재정렬, 생성의 전체 과정을 어떻게 재구성하는가 "어딘가에 놀라운 일이 알려지기를 기다리고 있을 거예요." - 칼 세이건 정보 폭발의 시대, Rankify는 어떻게 문제를 해결할까?정보가 넘쳐나는 오늘날, 방대한 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾는 일은 수많은 연구자와 업계 종사자들을 괴롭히는 공통의 난제입니다.오늘 소개할 Rankify는 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 학계와 산업계에서 모두 주목받고 있는 Python 기반 툴킷입니다.Rankify는 포괄적이고 모듈화된 구조, 그리고 사용자 친화적인 방식을 통해,검색, 재정렬(Re-ranking), 그리고 검색 기반 생성(RAG) 전체를 하나로 통합한 솔루션을 제공합니다.1. Rankify의 탄생 배경 기존의 검색 시스템은 단어 기반의 전통적인 검색 방식에서, 밀집 임베딩 기반의 현대.. 2025. 5. 14. Ollama-OCR, 이제 Python 패키지로 간편하게 사용하세요! 인공지능 모델을 로컬 환경에서 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 Ollama가 OCR (Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 기능을 Python 패키지로 제공하기 시작했습니다!그동안 Ollama의 강력한 기능을 활용하고 싶었지만, 복잡한 설정이나 API 호출 방식에 어려움을 느꼈던 분들에게 희소식입니다. 이제 몇 줄의 Python 코드로 이미지 속 텍스트를 추출하고, 다양한 활용 사례를 구축할 수 있게 되었습니다.Ollama-OCR Python 패키지, 왜 사용해야 할까요? 간편한 설치: pip install ollama-ocr 명령 한 줄로 패키지 설치가 완료됩니다. 복잡한 의존성 관리나 환경 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.직관적인 API: Python 코드를 통.. 2025. 5. 11. RAG in Action: 초보자를 위한 로컬 PDF 챗봇 만들기 튜토리얼 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 기술의 발전은 챗봇이라는 새로운 형태의 정보 접근 방식을 가능하게 했습니다.특히, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 챗봇의 성능을 획기적으로 향상시키며, 특정 문서나 데이터셋에 대한 질문에 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.이번 글에서는 RAG 모델을 활용하여, 로컬 환경에서 PDF 파일을 기반으로 작동하는 나만의 챗봇을 만드는 과정을 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 상세하게 안내합니다. 복잡한 클라우드 환경 설정 없이, 개인 컴퓨터에서 자유롭게 챗봇을 구축하고 실험하며 RAG 기술의 강력함을 경험해 보세요!RAG란 무엇일까요?RAG 모델은 정보를 검색하는 단계와 답변을 생성하는 단계를 결합한 아키텍처입니.. 2025. 5. 11. Ollama와 카카오톡 챗봇 연동하기: 로컬 AI 모델로 나만의 챗봇 만들기 들어가며요즘 인공지능 기술이 발전하면서 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 서비스가 많아지고 있습니다. 하지만 대부분의 서비스는 클라우드 기반으로 제공되어 개인정보 보안 문제나 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 상황에서 로컬 환경에서 AI 모델을 실행할 수 있는 Ollama와 카카오톡 챗봇을 연동하면 개인 서버에서 운영되는 나만의 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.이 글에서는 Ollama를 설치하고 로컬 환경에서 LLM을 실행한 후, 이를 카카오톡 챗봇과 연동하는 전체 과정을 단계별로 알아보겠습니다.1. Ollama란?Ollama는 로컬 환경에서 대형 언어 모델(LLM)을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트입니다. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어로 다양한 AI 모델을 다운.. 2025. 5. 7. 2025년 5월 7일 AI 뉴스 『메타, 새로운 라마 AI 보안 도구 출시』출처 웹사이트: artificialintelligence-news.com링크: https://www.artificialintelligence-news.com/2025/04/30/meta-launches-llama-ai-security-tools/요약: 메타가 라마(Llama) AI 모델을 위한 새로운 보안 도구를 출시했습니다. 이번에 출시된 도구에는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖춘 '라마 가드 4(Llama Guard 4)', AI 시스템을 위한 보안 제어 센터 역할을 하는 '라마파이어월(LlamaFirewall)', 그리고 더 작고 빠른 '프롬프트 가드 2(Prompt Guard 2)'가 포함됩니다. 또한 메타는 사이버 보안팀을.. 2025. 5. 7. 꼭 알아야 할 5가지 에이전트 모드 리플렉션 패턴이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.사용자 입력 쿼리 : 사용자는 인터페이스나 API를 통해 에이전트에게 쿼리 요청을 보냅니다.LLM은 초기 출력을 생성합니다 . 대규모 언어 모델(LLM)은 사용자의 쿼리를 수신하고 예비 응답을 생성합니다.사용자 피드백 : 사용자는 초기 응답을 평가하고 피드백을 제공합니다.LLM 반영적 출력 : LLM은 사용자 피드백을 기반으로 초기 대응을 반영합니다. 즉, 생성하는 출력을 재평가하고 조정합니다.반복적 프로세스 : 이 프로세스는 사용자가 최종 응답에 만족할 때까지 여러 번의 반복이 필요할 수 있습니다.사용자에게 반환 : 최종 응답은 사용자에게 반환되며, 사용자는 인터페이스나 API를 통해 결과를 수신할 수 있습니다.이 모드는 사용자 피드백을 통.. 2025. 5. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음 728x90 반응형
