AI 기술 자료

친구들은 종종 더 좋은 품질의 PPT를 만들 수 있는 도구가 있는지 묻곤 합니다. "콘텐츠를 작성하는 것보다 PPT를 만드는 것이 더 어려워요!"

대규모 언어 모델링 기술이 빠르게 발전하고 광범위하게 적용됨에 따라 잠재적인 보안 위험에 대한 업계의 관심이 점점 더 높아지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세계 최고의 기술 기업, 표준화 기관 및 연구 기관 중 다수가 자체 보안 프레임워크를 구축하여 발표하고 있습니다. 이 백서에서는 이러한 프레임워크 중 9가지를 분석합니다.

프로그래밍에서 AI의 적용이 점점 더 심도 있게 이루어지면서 많은 개발자는 AI 지원 프로그래밍의 편리함을 경험한 후 자신의 요구를 더 잘 이해하는 '전담 AI 엔지니어'를 기대합니다. 이러한 요구의 핵심은 개발자의 개인화된 지시를 정확하게 따르는 AI의 능력에 있습니다....

큐 워드 귀하는 사용자의 필요에 따라 여러 도구를 호출하여 당면한 작업을 완료하는 데 특화된 작업 실행 전문가입니다. # 메시지 모듈 설명 - 도구(함수 호출)를 사용하여 응답해야 하며, 일반 텍스트 응답은 금지됨 - 독립적으로 문제를 해결하려고 시도하고, 저를 사용하세요...

최근 NotebookLM은 중국어로도 지원되고 있으며, 제 생각에는 무료 제품 중 개인 지식 관리 도구로 가장 추천하고 싶은 제품 중 하나입니다. NotebookLM의 두 가지 주요 기능은 질문과 답변에 대한 정확한 출처 인용과 2인 대화의 팟캐스트 생성입니다. 정확한 출처 인용...

잘 설계된 시스템 프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)로 효율적으로 작업하려는 사용자와 개발자에게 필수적입니다. 이는 AI의 작업과 행동에 대한 매뉴얼 역할을 하며 AI의 응답 품질에 직접적인 영향을 줍니다.

많은 사용자가 Anthropic의 Claude API를 직접 호출하는 경험과 공식 Claude 웹 버전 사이에 미묘하지만 인지할 수 있는 차이가 있는 것 같다는 것을 관찰했습니다. 이러한 차이의 대부분은 웹 버전 뒤에 있는 복잡한 시스템 프롬프트에서 비롯됩니다(Sy ...

프롬프트 단어 콘텐츠를 분석하여 아름답고 멋진 중국어 비주얼 웹 포트폴리오로 변환할 수 있는 파일을 제공합니다: ## 콘텐츠 요구 사항 - 모든 페이지 콘텐츠는 중국어 간체여야 함 - 원본 파일의 핵심 정보를 유지하되 더 읽기 쉽고 시각적인 방식으로 제시 - 페이지 하단에 추가...

최근 AI 지원 프로그래밍 도구인 Cursor는 개발자들이 선호하는 AI 모델 목록을 발표했는데, 데이터에 따르면 Claude 3.7 Sonnet 모델이 가장 높은 순위에 있는 것으로 나타났습니다. 이 공식 데이터는 의심할 여지없이 상당수 개발자의 선택을 반영합니다. 하지만 이것은...

배경: RAG 지식창고 통합을 통한 n8n의 과제 n8n은 강력한 오픈 소스 자동화 워크플로우 도구로 주목받고 있습니다. 캐리비안의 해적의 시각 디자이너였던 Jan Oberhauser가 2019년에 설립한 이 도구는 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다.

배경: 오픈라우터와 결제 옵션 오픈라우터는 개발자와 사용자가 통합 API 인터페이스를 통해 다양한 제공업체의 여러 대규모 언어 모델에 액세스할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 이러한 고급 AI 기능을 활용하고자 하는 사용자를 위해...

전 세계 주요 대형 언어 모델의 API를 통합하는 플랫폼인 OpenRouter는 최근 무료 사용 정책과 요금 제한을 대폭 변경했습니다. 이 플랫폼은 사용 편의성으로 잘 알려져 있으며, 하나의 API 키로 DeepSeek, Qw... 등 다양한 API를 호출할 수 있습니다.

인공지능 에이전트인 Dify 플러그인 도구 개발에 도움을 줄 수 있는 시니어 개발자를 찾고 있습니다.

대규모 언어 모델링(LLM) 연구 분야에서 모델의 비약적 사고 능력, 즉 창의성은 연쇄적 사고로 대표되는 논리적 추론 능력만큼이나 중요한 요소입니다. 그러나 현재의 LLM 창의성은 ...

클로드 코드 마스터하기: 최전선에서 배우는 에이전트 코딩 팁 클로드 코드는 에이전트 코딩을 위한 명령줄 도구입니다. 에이전트 코딩이란 AI에 자율성을 부여하는 것을 의미합니다.

Gemini 2.5 Pro에서만 테스트, "추론 모델에서 실행해야 함", 성능 확장 텍스트, 1000 단어 확장 2000 단어 정도 Zhu Zhu 큰 모델은 AI 풍미가 22% 이하로만 향상되었음을 감지하고 카드를 몇 번 더 뽑거나 AI 풍미를 목표로합니다....

GPT-4.1 모델 제품군은 GPT-4o에 비해 코딩, 명령어 준수 및 긴 컨텍스트 처리 기능이 크게 향상되었습니다. 특히 코드 생성 및 복구 작업에서 더 나은 성능을 발휘하고 복잡한 명령어를 더 정확하게 이해하고 실행하며 긴 입력 텍스트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

바이브 코딩: 코드가 사라지고, 직관 중심의 소프트웨어 개발이 새로운 물결? 생성형 인공 지능의 기하급수적인 성장은 산업을 재편하고 있으며 소프트웨어 개발도 예외는 아닙니다. 2025년 초, 실리콘 밸리에서는 새로운 사고의 물결이 일기 시작했습니다.

더 많은 최적화를위한 신인 그림과 중국어 포스터가있는 기사 생성을 용이하게하기 위해 꿈 3.0 모델을 사용하는 버튼이 출시 된 이후, 아래 공유 된 기사 표지로 사용하기에 더 적합한 그림의 본문으로 텍스트를 생성 할 수 있습니다. 핵심 프롬프트 단어는 다음과 같습니다. 프롬프트 단어의 역할은 사진을 생성하기 위해 생성하는 것입니다 ...

배경: 퍼블릭 액세스가 필요한 이유 n8n은 사용자가 다양한 애플리케이션과 서비스를 연결하여 자동화된 프로세스를 만들 수 있는 강력한 오픈 소스 워크플로 자동화 도구입니다. 하지만 사용 중 n8n의 많은 앱 노드(특히 타사 서비스에서 권한을 부여하는 노드와 관련된 노드)는...

헤드라인, WeChat Ask, 바이크 등의 경우... 헤드라인을 예로 들어보겠습니다. 1. 안드로이드 에뮬레이터가 필요할 수 있습니다 (일부 플랫폼은 앱에서만 작동 할 수 있으며 효율성이 떨어지며 컴퓨터에서 안드로이드 에뮬레이터를 다운로드하는 것이 좋습니다) 2. 주제, 답변 할 질문 찾기 이런 종류의 실시간 메시지를하지 마십시오 ...

일반 소개 서버리스 QR코드 허브는 WeChat 그룹 채팅에서 QR코드가 자주 실패하는 문제를 해결하기 위해 설계된 오픈 소스 도구입니다. 이 도구는 기존 서버를 실행할 필요 없이 Cloudflare Workers 및 D1 데이터베이스를 기반으로 합니다.

최근 기술 업계에서는 MCP(모델 호출 프로토콜)가 자주 사용되는 용어가 되었습니다. 간단히 말해, MCP는 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 도구나 서비스를 사용하는 프로세스를 간소화하여 개발자와 사용자가 빌드할 필요성을 크게 줄이도록 설계되었습니다.

기존의 웹 크롤러 프레임워크는 다목적이지만 데이터를 처리할 때 추가적인 정리 및 서식 지정이 필요한 경우가 많기 때문에 LLM(대규모 언어 모델)과의 통합이 상대적으로 복잡합니다. 많은 도구의 출력(예: 원시 HTML 또는 비정형 JSON)에는 많은 노이즈가 포함되어 있어 직접 사용하기에 적합하지 않습니다....

아바타를 업로드하고 다음 프롬프트를 입력합니다. 사용자의 이미지가 담긴 6가지 독특한 포즈로 새로운 치비 스티커를 만듭니다: 1. 가위손과 장난기 가득한 윙크, 2. 눈물을 흘리는 눈과 살짝 떨리는 입술로 귀여운 우는 모습을 연출하는...

주빌리 대형 모델 AI 콘텐츠 감지를 뚫고 "세탁" 프롬프트 단어에 대한 기술 문서를 공개했습니다. 위의 두 가지가 쥬빌리 AI 탐지에서 "인공"으로 식별되는 비율은 높지 않습니다. 그 이유는 매우 간단하고 전제의 원래 구조와 정보 내용을 파괴하지 않고 기사를 다시 작성하는 것은 기본적으로 A를 통해 수행하기 어렵습니다.

프롬프트 단어 이미지 전면 텍스트 및 아이콘에서 워터마크 제거 (기타 요구 사항)... # 다음 프롬프트는 동일한 효과가 있습니다. 이미지에서 워터마크 제거 어디에 사용하나요? 구글 AI 스튜디오...

1. 서론 오늘날의 정보 폭증 시대에는 많은 양의 지식이 웹 페이지, 위키백과, 관계형 데이터베이스에 표 형태로 저장되어 있습니다. 그러나 기존의 질문과 답변 시스템은 여러 테이블에 걸친 복잡한 쿼리를 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이는 인공 지능 분야에서 주요 과제가 되고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 ...

대규모 언어 모델(LLM)과 다양한 AI 서비스의 인기로 인해 개발자가 애플리케이션에 이러한 기능을 통합하는 것이 점점 더 보편화되고 있습니다. 그러나 OpenAI, Hugging Face 등과 같은 서비스 제공업체의 API 엔드포인트를 직접 호출하는 것은 종종 많은 관리...

최근 다양한 텍스트-이미지 변환(TTI) AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 초보자와 전문 크리에이터 모두 이러한 도구를 사용할 때 머릿속에 있는 창의적인 비전을 선명하든 흐릿하든 세련된 이미지로 변환하는 방법에 대해 종종 어려움을 겪습니다.

VS 코드 1.99, 모델 컨텍스트 프로토콜 지원 도입 Visual Studio Code(VS 코드)는 1.99 릴리스에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원을 공식적으로 도입합니다.

웹 콘텐츠를 효과적으로 캡처, 정리, 활용하는 것은 점점 더 풍부해지는 오늘날의 디지털 정보에서 핵심 기술이 되었습니다. 노션, 인스타페이퍼, 리드와이즈와 같은 도구를 사용해 본 많은 사용자들은 불완전한 콘텐츠 캡처, 불편한 검색 관리 등의 문제를 겪을 수 있습니다....

그 꿈은 3.0 이미지 생성 모델 할당량이 항상 충분하지 않으며 오늘날 스트레이트 테스트는 소진되지 않습니다. 그리고 그 꿈을 매일 직접 사용하여 기사 표지를 생성하는 것도 다소 불편합니다. 그래서 그 꿈 3.0 이미지 모델 (표준 이름은 seedream3.0...) 참조에서 버클을 사용할 생각을했습니다.

칠판 앞에서 강의하는 타이트한 전문 복장(OL 스타일)을 입은 여교사의 사진을 생성하고, 전체는 칠판과 여교사만 필요하며, 여교사는 25세 정도이고, 안경을 쓰고, 섹시한 몸매를 가지고 있으며, 아시아 미학에 부합하고, 스타일이 사실적이어야 하며, 칠판에는 "매일 공부 잘하세요..."라는 문구가 적혀 있습니다.

많은 AI 챗봇 중에서 DeepSeek는 무료로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 중국어 작업을 처리하고 비즈니스 분석을 지원하는 뛰어난 능력으로 주목받고 있습니다. 강력한 대규모 언어 모델인 DeepSeek의 중국어 문맥에 대한 이해는 ...

최근 기술 애호가와 개발자 커뮤니티에서 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)가 많은 관심을 받고 있습니다. 이 기술은 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 외부 도구 및 서비스와 상호 작용하는 방식을 간소화하는 것을 목표로 하며, 우리가 일하는 방식을 변화시킬 것을 약속합니다.

미니멀한 3D 일러스트레이션 스타일의 재미있고 유용한 gpt-4o 매핑 프롬프트입니다. 몇 가지를 테스트해본 결과 일관된 결과를 얻었으며, 마지막 이미지는 원래 푸시에서 가져온 것입니다. 제대로 사용하면 자료 (기사, 웹 사이트, 홍보 자료)에 많은 포인트를 더할 수 있습니다. prom...

인공지능(AI)의 확산은 교육에 변화의 기회를 가져왔지만 심각한 도전과제를 동반하고 있으며, 그 중 가장 즉각적인 것은 학문적 무결성에 미치는 영향입니다.AI 도구의 텍스트 생성 능력은 전통적인 의미에서 표절의 경계를 모호하게 만들어 교육자들에게 전례 없는 어려움을 안겨주었습니다....

ChatGPT는 단순한 대화 도우미 그 이상으로 사용자가 반복적인 작업과 프로젝트를 체계적으로 처리할 수 있도록 도와주는 고급 기능을 제공합니다. 이 문서에서는 ChatGPT의 프로젝트 및 GPT(사용자 지정 GPT)에 대해 소개합니다.

큐 워드 미야자키 하야오의 드라마틱한 정면 클로즈업 초상화. 구도가 완벽하게 대칭을 이루며...

Three.js는 웹 페이지에 '3차원' 이미지를 표시할 수 있는 도구입니다. 개발자가 웹 페이지에 큐브, 구 등의 3D 모양을 그릴 수 있는 도구 세트를 제공합니다. 또한 이러한 3D 도형을 움직일 수 있도록 허용하므로 ...

참고: 리틀 레드북 노트 커버와 멀티 이미지 노트를 만드는 것도 여전히 꽤 편리합니다. 프롬프트 단어로 그림 만들기 A4 크기의 종이 위에 펜과 파란색 잉크로 다음 구절의 개념을 설명하는 중국어 독백을 써 보세요. 빨간색 마커 펜으로 그 위에 낙서를 하여 다른 사람들이 이해할 수 있도록 도와주세요...

프롬프트 단어 예제 "게임용으로 적합하고 고해상도로 다양한 크기의 돌과 자연스러운 흙 톤을 특징으로 하는 판타지 RPG에서 영감을 받아 매끄럽고 포장 가능한 손으로 칠한 조약돌 도로 텍스처를 생성합니다." "매끄럽고 매끄러운 금속 표면 텍스처 만들기...

최근 지브리 신카이 마코토가 구토를보고 조금 재미있게 플레이하는 것을 보았습니다. 앞으로 더 시장성이있는 Wojak 스타일 이미지 만 있습니다. 너무 안정적이지 않고 "기존 캐릭터 라인, 윤곽선, 얼굴 특징을 유지하기 위해 전체적으로 전면 캐릭터의 이미지, 배경 스타일은 변경되지 않고 전면 캐릭터 만 회전하는 것과 같이 자세하게 설명 할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 기능이 빠르게 발전함에 따라 MMLU와 같은 기존의 벤치마크 테스트는 상위 모델을 구별하는 데 한계를 보이고 있습니다. 지식 퀴즈나 표준화된 테스트만으로는 다음과 같이 실제 상호 작용에서 중요한 모델의 미묘한 기능을 완벽하게 측정하기 어려워졌습니다.

AI 지원 소프트웨어 개발이 인기를 끌면서 AI 코딩 어시스턴트가 인간 개발자와 동일한 교차 세션 '메모리'를 보유하여 프로젝트의 코딩 사양, 환경 설정, 특정 프로세스, 요구 사항 세부 사항까지 기억하고 적용할 수 있도록 하는 방법이 핵심 과제로 떠올랐습니다. 현재 인기 있는...

대규모 언어 모델(LLM)은 빠르게 진화하고 있으며, 추론 능력은 지능 수준을 나타내는 핵심 지표가 되었습니다. 특히 OpenAI의 o1, DeepSeek-R1, QwQ-32B, Kimi K1.5와 같이 긴 추론 능력을 갖춘 모델들이 주목받고 있습니다.

기능 이 프롬프트 단어는 AI를 Poe 플랫폼 전용 캔버스 앱(HTML/CSS/JS 기반 웹 앱)을 만드는 전문가인 '앱 크리에이터'로 구성합니다. 자세한 지침을 제공합니다...

기존의 이커머스 고객 서비스 시스템은 지능형 고객 서비스 시스템과 인간 팀 간의 협력에 의존하지만, 이 모델은 종종 효율성 병목 현상과 경험상의 문제점에 직면합니다. 빅 모델 기술은 수년 동안 개발되어 왔지만, 대부분의 AI 고객 서비스는 여전히 사전 설정된 프로세스(SOP 모드) 또는 단순한 인간과 기계의 협업(Copilo...) 기반의 지원으로 제한되어 있습니다.

소개 최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)은 인공 지능 분야에서 인상적인 발전을 이루었으며, 강력한 언어 이해 및 생성 기능으로 인해 여러 영역에서 폭넓게 응용되고 있습니다. 그러나 LLM은 외부 도구를 호출해야 하는 복잡한 작업을 처리할 때 여전히 많은 문제에 직면해 있습니다...

파이썬 생태계에는 고전적인 pip와 virtualenv부터 pip-tools와 conda, 최신 Poetry, PDM에 이르기까지 패키지 관리 및 환경 관리 도구가 결코 부족하지 않습니다. 각 도구에는 고유한 전문 영역이 있지만, 종종 ...

소개 최근 인공지능 분야에서 다중 지능형 시스템(MAS)이 많은 주목을 받고 있습니다. 이러한 시스템은 여러 개의 대규모 언어 모델(LLM) 지능의 협업을 통해 복잡한 다단계 작업을 해결하려고 시도합니다. 그러나 MAS에 대한 높은 기대에도 불구하고 실제 애플리케이션에서의 성능은 ...

클로드와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 사람이 직접 프로그래밍 코드를 작성하는 것이 아니라 방대한 양의 데이터를 학습하여 만들어집니다. 이 과정에서 모델은 자체적인 문제 해결 전략을 학습합니다. 이러한 전략은 모델이 각 단어를 수십억 번 생성하는 과정에서 숨겨져 있습니다.

소셜 미디어에서는 멋진 벚꽃 사진이 항상 쉽게 주목을 받습니다. 사람들은 왜 어떤 사람들은 같은 봄날에 벚꽃놀이 사진을 찍을 수 있는 반면 자신의 사진은 평범하거나 심지어 암울해 보이는지 궁금해할 수 있습니다. 농담처럼 "그는 망원으로 봄의 색을 담지만, 당신은 ..."이라는 말이 진실을 가리킬 수 있습니다.

심층 연구 웹 UI는 AI로 구동되는 지능형 연구 시각화 도구입니다. 검색 엔진, 웹 크롤링, 대규모 언어 모델링과 같은 고급 기술을 통합하여 복잡한 문제를 자동으로 심층 분석하고 체계적으로 구성된 연구 보고서를 생성합니다. 이 도구는 강력합니다...

최근에는 이미지를 생성하는 MCP 서비스가 제 눈길을 사로잡았습니다. Together AI를 기반으로 하는 이 서비스는 커서와 같은 코드 편집기와 통합되어 개발자가 익숙한 코딩 환경을 벗어나지 않고도 AI 매핑의 즐거움을 경험할 수 있습니다. M...

최근 Anthropic은 복잡한 문제 해결을 위해 Claude 모델의 기능을 향상시키기 위해 설계된 "think"라는 새로운 도구를 도입했습니다. 이 백서에서는 "think" 도구의 설계 철학, 성능 및 실제 적용 사례에 대해 자세히 살펴봅니다.

이 문서에서는 Dify를 쉽게 업그레이드하는 방법을 안내합니다. 시작하기 전에 다음 두 가지 도구가 설치되어 있는지 확인하세요. Dify 로컬 배포: 업그레이드 작업의 기초가 되는 도구입니다. 커서: 개발 효율성을 획기적으로 개선하는 AI 프로그래밍 도구입니다. 선택적 도구: 실리콘 플로우...

OpenManus는 최근 자주 업데이트되고 있습니다. 로컬 Ollama 및 웹 API 제공업체를 지원하는 것 외에도 국내 검색 엔진과 여러 웹UI에 대한 지원을 추가합니다. 이 글에서는 커뮤니티에서 기여한 몇 가지 OpenManus 웹UI를 소개합니다.

일반 소개 커서 섀도우 패치는 커서 에디터 버전 0.47.x를 위해 특별히 설계된 오픈 소스 도구로, 소프트웨어의 머신 ID를 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 소프트웨어의 머신 코드(머신 ID)를 수정하여 사용자가 다음과 같은 이유로 발생하는 장치 식별 제한을 해결할 수 있도록 도와줍니다.

요약 정보 검색 시스템은 대규모 문서 컬렉션에 효율적으로 액세스하는 데 매우 중요합니다. 최근의 접근 방식은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 쿼리 증강을 통해 검색 성능을 개선하지만, 일반적으로 상당한 계산 리소스와 수동으로 레이블이 지정된 데이터가 필요한 고가의 지도 학습 또는 증류 기법에 의존합니다.

배경 원신 인텔리전트 바디 플랫폼을 기반으로 도서 추천 도우미의 최신 딥서치 모델 개발과 결합하여 사용자의 대화 콘텐츠를 기반으로 지능형 제품 추천을 통해 정확한 전환 및 거래 현금을 달성하여 폐쇄 루프 비즈니스를 구축할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 DeepSeek 도서 추천을 분석합니다 ...

대규모 추론 모델(LLM)은 기회가 주어지면 취약점을 악용합니다. 연구에 따르면 이러한 익스플로잇은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 생각의 사슬(CoT)을 모니터링함으로써 탐지할 수 있다고 합니다. '나쁜 생각'에 대해 모델을 처벌한다고 해서 대부분의 잘못된 행동을 막을 수는 없습니다...

개인화된 게임 추천을 제공하는 애플리케이션을 구축하고 싶으신가요? 이 튜토리얼에서는 딥서치 및 올라마 모델과 결합된 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용하여 맞춤형 게임 추천 시스템을 구축하는 과정을 단계별로 안내합니다. 에픽 G...

구분을 쉽게 하기 위해 이 문서에서는 Dify 플랫폼 외부의 지식창고를 통칭하여 "외부 지식창고"라고 합니다. 소개 Dify의 기본 제공 지식창고 기능과 텍스트 검색 메커니즘은 텍스트 검색 결과를 보다 정밀하게 제어해야 하는 일부 고급 개발자의 요구를 충족시키지 못할 수도 있습니다. 일부...

최근 Dify는 이전 버전의 일부 문제를 수정한 v1.0.1을 출시했습니다. 사용자 피드백에 따르면 많은 사용자들이 Dify와 RAGFlow의 통합 효과에 대해 관심을 갖고 있습니다. 이 글에서는 Dify와 RAGFlow의 통합에 대해 자세히 소개합니다....

프롬프트 워드 # 전문 프레젠테이션 디자인 요구 사항 귀하는 최신 HTML 프레젠테이션 디자인 트렌드와 모범 사례를 깊이 이해하고 있으며 특히 미적 가치가 높은 RevealJS 프레젠테이션을 만드는 데 능숙한 전문 프레젠테이션 디자이너 및 프런트 엔드 개발 전문가입니다. 디자인 작업뿐만 아니라 ...

최근 Anthropic은 클로드 3.5 소네트 모델의 업데이트 버전인 클로드 3.7 소네트를 출시했습니다.버전 번호에 0.2만 추가되었지만 이 업데이트는 성능과 기능에 많은 변화를 가져왔습니다...

배경 최근 Search-R1: 강화 학습을 통해 검색 엔진을 추론하고 활용할 수 있는 LLM 교육이라는 제목의 기사가 게재되었습니다....

GraphRAG 프로젝트는 구조화되지 않은 텍스트의 암시적 관계를 활용하여 AI 시스템이 비공개 데이터 세트에 대해 답변할 수 있는 질문의 범위를 확장하는 것을 목표로 합니다. 기존의 벡터 RAG(또는 "시맨틱 검색")에 비해 GraphRAG의 주요 장점은 다음과 같은 질문에 답할 수 있다는 점입니다.

AI 공유 서클의 대부분의 콘텐츠는 AI를 사용하여 콘텐츠를 캡처 한 다음 다시 작성하여 콘텐츠를 생성하고, 오래 전에 전용 번역 프롬프트 단어를 공유하고, AI 도구 소개 프롬프트 단어를 생성하고, 이번에는 마지막 워시 아웃 프롬프트 단어도 공유했습니다. 참고 프롬프트 단어를 사용하는 목적은 AI를 통해 100%를 ...

bolt.new가 Anima와 협력하여 Figma 디자인의 URL을 복사하기만 하면 실행 가능한 풀스택 앱을 생성하는 기능의 크래커를 출시한 지 꽤 오래되었습니다. bolt.new 홈페이지에서 "Figma에서 가져오기"를 클릭하면...

소개 이 문서에서는 딥시크 R1과 올라마를 사용해 현지화된 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 또한 로컬 RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain의 사용을 보완합니다. 예제를 살펴보겠습니다...

소개 이 문서에서는 Ollama와 함께 LlamaIndex의 ReActAgent를 사용하여 간단한 로컬 에이전트를 구현하는 방법을 설명합니다. 이 문서에서 사용된 LLM은 qwen2:0.5b 모델이며, 다른 모델로 인해...

프롬프트 최적화에 도움이 되는 큰 모델을 얻는 방법에는 여러 가지가 있으며, 다음 방법은 실제로 실행하고 결과, 영감 및 학습을 관찰하는 것이 주요 초점이며 직접 사용 가능한 프롬프트를 생성하는 것이 목표가 아닙니다. 프롬프트 단어: 프롬프트 엔지니어로서의 라이트. 경험이 많은 사람으로서...

프롬프트 단어 # SVG 포스터 디자인 전문가 프롬프트 귀하는 시각적 미학 및 기술 구현에 대한 훌륭한 지식을 갖춘 전문 그래픽 디자이너 및 SVG 개발 전문가입니다. 귀하는 모든 현대 디자인 트렌드와 SVG 기술에 정통한 매우 창의적인 조수이며 최종 작업은 시청자의 눈을 사로 잡을 것입니다 ...

최근 올라마의 API 문서를 공부하던 중, 내용이 길어서 머릿속으로 완전한 관계를 구축하기가 어려워서 사실 관계만 표현한 머메이드 형식의 관계 차트를 API 문서에서 생성해보면 어떨까 하는 생각이 들었습니다. 물론 문서에서 사람과 이벤트 간의 관계를 정리하는 데 사용할 수도 있습니다...

이는 프롬프트 자체를 최적화하는 것이 아니라 출력된 답변의 품질을 최적화하는 "2/8 규칙"과 비교할 수 있는 간단하지만 효과적인 방법입니다. 단서를 사용하여 문제를 분석하는 경우 원래 단서 위에 적절한 위치에 "최초성 원칙"을 삽입하기만 하면 됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우...

소개 ReAct(추론과 행동)는 복잡한 작업에서 지능의 성능을 향상시키기 위해 추론과 행동을 결합한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 논리적 추론과 실제 행동을 긴밀하게 통합하여 인텔리전스가 역동적인 환경에서 보다 효과적으로 작동할 수 있도록 합니다.

소개 이 문서에서는 LlamaIndex 프레임워크를 사용하여 로컬 RAG(검색 증강 세대) 애플리케이션을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. LlamaIndex를 통합하면 로컬 ...

이 튜토리얼에서는 다음 개념에 이미 익숙하다고 가정합니다: 채팅 모델 체인 러너블 임베딩 벡터 스토어 검색 증강 생성기...

Dify는 Ollama에서 배포한 대규모 언어 모델 추론 및 임베딩 기능에 대한 액세스를 지원합니다. 빠른 액세스 오를라마 다운로드 오를라마 설치 및 구성에 액세스하고 오를라마 로컬 배포 튜토리얼을 확인하세요. Ol... 실행

소개 이 문서에서는 더 아름답고 효율적인 코드를 작성하는 데 도움이 되는 로컬 코파일럿과 같은 프로그래밍 도우미를 구축하는 방법을 설명합니다. 이 강좌에서는 Ollama를 사용하여 로컬 프로그래밍 도우미를 통합하는 방법을 배우게 됩니다(예: Continue Aider ...

I. Node.js로 배포하기 1. Node.js 설치하기 Node.js 도구를 다운로드하여 설치합니다: https://www.nodejs.com.cn/download.html 미러 소스는 다음과 같이 설정합니다...

I. 디렉토리 구조 리포지토리 노트북의 C6 폴더 아래: fastapi_chat_app/ │ ├── app.py ├── websocket_handler.py ├── static/ │ ...

소개 이 문서는 Ollama를 사용하여 JavaScript 환경에서 LangChain과 통합하여 강력한 AI 애플리케이션을 만드는 방법을 설명합니다.Ollama는 대규모 언어 모델을 위한 오픈 소스 배포 도구이며 LangChain은 ...

소개 이 문서에서는 Ollama를 사용하여 Python 환경에서 LangChain과 통합하여 강력한 AI 애플리케이션을 만드는 방법을 설명합니다.Ollama는 대규모 언어 모델을 위한 오픈 소스 배포 도구이며 LangChain은 ...

이 문서에서는 Golang에서 Ollama API를 사용하는 방법을 설명합니다.이 문서는 개발자가 빠르게 속도를 내고 Ollama의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다.Ollama 자체는 Golang 언어로 개발되었으며 Golang 버전의 언어가 ...

이 문서에서는 C++에서 Ollama API를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 문서는 C++ 개발자가 Ollama의 기능을 빠르게 익히고 최대한 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. 이 문서를 공부하면 Ollama를 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 참고...

이 문서에서는 자바스크립트에서 Ollama API를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 문서는 개발자가 빠르게 적응하고 Ollama의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. Node.js 환경에서 사용하거나 브라우저에서 직접 쌍을 가져와서 사용할 수 있습니다.

이 문서에서는 Java에서 Ollama API를 사용하는 방법을 설명합니다.이 문서는 개발자가 빠르게 속도를 내고 Ollama의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. 애플리케이션에서 직접 또는 Spring AI 구성 요소를 통해 Ollama API를 호출할 수 있습니다.

이 글에서는 간단한 채팅 대화, 스트리밍 응답을 이용한 빅데이터 작업, 모델 생성, 복사, 삭제 등을 로컬에서 수행하고자 할 때 이 글에서 안내해 드릴 수 있는 방법을 파이썬에서 올라마 API를 사용하는 방법에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.

프롬프트 단어 귀하는 선임 제품 관리자로, 다음 지침에 따라 종합적인 제품 요구 사항 문서(PRD)를 작성하는 것이 목표입니다. {{프로젝트_설명}} &lt...

Jina의 지난 클래식 글인 "DeepSearch/DeepResearch의 설계 및 구현"을 읽으셨다면 답변의 품질을 획기적으로 개선할 수 있는 세부 사항을 더 자세히 살펴보고 싶을 것입니다. 이번에는 긴 웹 페이지에서 최적의 텍스트를 추출하는 두 가지 세부 사항에 초점을 맞추겠습니다.

작년 12월, Gemini 2.0 플래시는 일부 베타 테스터에게 네이티브 이미지 출력 기능을 처음 선보였습니다. 이제 개발자는 Google AI Studio가 지원하는 모든 지역에서 이 새로운 기능을 경험할 수 있습니다. 개발자는 ...

소개 Ollama는 개발자가 대규모 언어 모델과 쉽게 상호 작용할 수 있는 강력한 REST API를 제공합니다. 사용자는 Ollama API를 사용하여 자연어 처리, 텍스트 생성 등의 작업에 적용되는 모델에 의해 생성된 요청을 보내고 응답을 받을 수 있습니다. 이 백서에서는 ...

Windows 다음은 Windows 시스템에서 GPU에서 실행되도록 Ollama를 사용자 지정하는 방법의 예입니다. Ollama는 기본적으로 추론에 CPU를 사용합니다. 더 빠른 추론을 위해 다음을 사용하도록 Ollama를 구성할 수 있습니다.

Windows 시스템을 예로 들어 Ollama에서 가져온 모델은 기본적으로 C 드라이브에 저장되며, 두 개 이상의 모델을 가져와야하는 경우 C 드라이브가 가득 차서 C 드라이브의 저장 공간에 영향을 미칩니다. 따라서 이 섹션에서는 Windows, Linux 및 Mac에서 Ollama를 사용하는 방법을 소개합니다.

소개 이 섹션에서는 모델파일을 사용하여 모델 가져오기를 사용자 지정하는 방법을 학습하며, 다음 섹션으로 나뉩니다. GGUF에서 가져오기 파이토치 또는 세이프센서에서 가져오기 모델에서 직접 가져오기 모델에서 프롬프트 사용자 지정 ...