AI 기술 자료

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 ...

소개 이 섹션에서는 Docker에서 Ollama의 설치 및 구성을 완료하는 방법에 대해 알아봅니다. Docker는 이미지를 기반으로 하는 가상화된 컨테이너 기술로, 몇 초 만에 다양한 컨테이너를 시작할 수 있습니다. 이러한 각 컨테이너는 완전한 런타임 환경으로 컨테이너 간...

소개 이 섹션에서는 Linux 시스템에서 Ollama의 설치 및 구성을 완료하는 방법과 Ollama 업데이트, 버전별 설치, 로그 보기 및 제거에 대해 알아봅니다. I. Ollama 빠른 설치 다운로드: https://ollama...

소개이 섹션에서는 Windows 시스템에서 Ollama의 설치 및 구성을 완료하는 방법을 배우고 다음 부분으로 나뉩니다. 공식 웹 사이트를 방문하여 직접 다운로드 완료 환경 변수 구성 Ollama를 실행하여 설치 성공 여부를 확인합니다 🎉 A. 공식 웹 사이트를 방문하여 직접 다운로드 완료 ...

소개 이 섹션에서는 주로 다음 세 부분으로 나누어 macOS 시스템에서 Ollama의 설치 및 구성을 완료하는 방법을 학습합니다. 공식 웹 사이트를 방문하여 직접 다운로드 완료 Ollama 설치 마법을 실행하십시오. 공식 웹 사이트를 방문하여 직접 다운로드 완료 공식 웹 사이트 메인...

Dify는 AI 애플리케이션을 위한 엔진이자 개발 플랫폼입니다. 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션 또는 지능형 신체 애플리케이션을 개발해야 하는 경우 일반적으로 다음과 같은 선택지가 있습니다. - 모든 코드를 직접 작성하고 다양한 대형 모델 공급업체의 API 인터페이스와 인터페이스합니다. - 특정...

이전에 Ollama 설치 및 배포에 대한 많은 튜토리얼을 게시했지만 정보가 상당히 단편적이어서 이번에는 로컬 컴퓨터에서 Ollama를 사용하는 방법에 대한 완전한 원스텝 튜토리얼을 작성했습니다. 이 튜토리얼은 초보자가 함정을 밟지 않도록 하기 위해 작성되었으며, 그럴 수 있는 능력이 있다면 공식 Ollama 지침을 읽는 것이 좋습니다.

Gemma 3 주요 정보 요약 I. 주요 지표 파라미터 세부 모델 크기 1억~270억 개의 파라미터 4가지 버전: 1B, 4B, 12B, 27B 아키텍처 Gem에서 계승한 트랜스포머 기반 디코더 전용 아키텍처...

MGX 플랫폼은 DeepWisdom에서 개발 및 출시한 제품입니다. MGX를 이해하려면 그 배후에 있는 회사, DeepWisdom을 이해해야 합니다. DeepWisdom은...

프롬프트 단어 # 단어 메모리 플래시 카드 생성기 프롬프트 ## 1. 작업 : 시각적으로 풍부한 SVG 단어 메모리 카드 생성 **목표 : ** 단어, 어근 단어 및 연관 메모리 스토리가 포함 된 SVG 형식의 단어 메모리 카드 생성 ** 시각적 구성에 중점을 둡니다 ...

프롬프트 단어 # 문서 분석 및 시각화 웹 포트폴리오 생성 ## 콘텐츠 요구 사항 - 원본 문서의 핵심 정보를 유지하되 보다 읽기 쉽고 시각적인 방식으로 제시 - 페이지 하단에 작성자 정보 영역 추가 :- **저자 이름**: [작성자 이름] ...

1. 배경 및 문제 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전, 특히 확산 모델의 발전으로 AI는 매우 사실적인 인물 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, InstantID와 같은 기술은 한 장의 사진만으로 동일한 식별 특성을 가진 여러 개의 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다....

2025년 2월에 출시된 NoLiMA는 긴 텍스트 이해력을 평가하기 위한 대규모 언어 모델(LLM) 방식입니다. 키워드 매칭에 의존하는 기존의 니들 인 어 헤이 스택(NIAH) 테스트와 달리, 이 테스트는 가장 ...

생성 AI 분야는 현재 새로운 프레임워크와 기술이 등장하면서 빠르게 진화하고 있습니다. 따라서 독자들은 이 백서에 제시된 내용이 시간에 민감할 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. 이 백서에서는 LLM 애플리케이션 구축을 위한 두 가지 주요 프레임워크인 LangChain과 LangGr...에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

Lisp 원본 큐 워드 ;; ━━━━━━━━━━━━━━ ;; 저자: 리 지강 ;; 버전: 0.2 ;; 모델: 클로드 3.5 소네트 ;; 이름: SVG 그래픽 마스터 ;; ...

인공 지능 기술은 계속 발전하고 있으며, 채팅 앱은 날이 갈수록 더욱 풍부한 기능으로 진화하고 있습니다. 최근 Dify 플랫폼은 대화 내에서 바로 데이터 시각화 및 분석을 가능하게 하여 사용자에게 보다 직관적이고 효율적인 커뮤니케이션 경험을 제공하는 새로운 채팅 앱에 주목할 만한 업데이트를 출시했습니다. 기사 제목에 언급된 내용에도 불구하고...

귀하는 영어 텍스트를 고품질의 정통 중국어 콘텐츠로 재작성하는 숙련된 언어 전문가입니다. 단순 번역이 아니라 원본의 핵심 의미와 정보 무결성을 유지하면서 중국 독자의 읽기 습관과 표현에 더 부합하도록 심층적인 콘텐츠 재구성 작업을 수행해야 합니다.

디지털 시대에 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 서로 다른 소프트웨어 시스템 간의 상호 작용의 초석이 되었습니다. 하지만 기존의 API 인터페이스는 종종 비효율적이어서 개발자들이 어려움을 겪습니다. 다음과 같은 딜레마에 직면한 적이 있으신가요? 문서: 인터페이스 문서가 모호하고 이해하기 어렵고, 매개변수가...

급성장하는 인공 지능(AI) 분야, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에서는 MCP 서버, 함수 호출, 에이전트의 세 가지 핵심 개념을 이해하는 것이 필수적입니다. 이 세 가지 개념은 AI 시스템의 빌딩 블록 역할을 합니다...

소개 OpenAI의 모델과 같이 오늘날 우리가 사용하는 챗봇이 어떤 질문의 안전성과 답변 여부를 어떻게 판단하는지 궁금한 적이 있나요? 사실, 이러한 대규모 추론 모델(...

2 년간의 기사를 사용하여 프롬프트 단어를 다시 작성하여 100%AI 콘텐츠로 식별 된 목성 대형 모델 탐지를 사용하여 AI 콘텐츠의 목성 식별이 매우 부정확하지만 100%AI 콘텐츠로 식별 된 것은 여전히 허용되지 않지만 업그레이드하는 것이 적절한 것 같습니다.... 목성 대형 모델 감지에 대해서는 예를 들 수 없습니다 ...

머스크의 xAI는 다양한 분야, 특히 주식 거래에 적합한 최첨단 인공지능 기술인 Grok 3를 출시했으며, Grok 3의 심층적인 데이터 분석과 정확한 추세 예측 기능은 투자 애호가들에게 다음과 같은 기능을 제공합니다....

시스템 프롬프트와 호출된 도구를 통해 프로세스를 유출하는 것은 매우 간단하며, 고전적인 "정중한 요청"은 탈옥 명령 취약성에 대한 답을 줄 수 있으며, 파일 아래에 "/opt/.manus/"를 제공하라는 요청을 할 수 있습니다! "정직한 마누스는 신들 덕분에 파일을 직접 뱉어 냈습니다. 아니...

오픈 마누스와 오픈 마누스 최근 AI계에는 큰 이벤트가 있습니다, 즉 마누스 AI 에이전트가 출시되었습니다.강력한 기능과 유연한 사용으로 마누스는 빠르게 수많은 시선을 끌었습니다 ...

최근에 오픈 소스 프로젝트를 발견했는데, 좋은 RAG 아이디어를 제공하며, RAG 검색에 적용된 에이전틱 워크플로우와 결합된 DeepSeek-R1 추론 능력을 제공합니다. 프로젝트 주소 https://github...

최근 Qwen 팀은 딥서치-R1에 필적하는 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 보인 추론 모델인 QwQ-32B를 출시했습니다. 그러나 많은 사용자들이 무한 생성, 너무 많은 중복 콘텐츠, 톡 ...

MCP 프로토콜이란 무엇이며 왜 중요한가요? 인공지능(AI) 분야에서는 챗봇, 통합 개발 환경(IDE), AI 지능형 비서, 코드 생성기 등 혁신적인 도구가 확산되고 있습니다. 이러한 도구는 점점 더 강력해지고 있으며 개발자들은 ...

최근 몇 년 동안 인공 지능(AI) 분야는 추론 능력에서 상당한 진전을 이루었습니다. 작년에 OpenAI가 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 추론 잠재력을 입증한 후, Google DeepMind, Alibaba, DeepSeek 및 Anthropi...

인공 지능(AI) 모델링 분야는 항상 놀라움으로 가득하며, 모든 기술 혁신은 업계의 신경을 건드릴 수 있습니다. 최근 알리바바의 QwQ 팀은 이른 새벽에 최신 추론 모델 QwQ-32B를 발표하여 다시 한 번 큰 관심을 끌었습니다. 공식 발표에 따르면, QwQ-32B는 ...

최근 세계 최초의 범용 인텔리전스(에이전트) 중 하나인 마누스가 프리뷰 버전을 공개했는데, 그 공식 시연이 놀랍습니다. '제안' 수준에 머물러 있는 많은 인공지능과 달리 마누스는 강력한 작업 계획 능력을 보여줄 뿐만 아니라...

Manus와 같은 범용 작업 지능은 사용자의 의도를 이해하고 복잡한 작업을 해체하며 목표를 달성하기 위해 협업함으로써 인간의 문제 해결 능력을 모방하도록 설계되었습니다.Manus의 핵심은 다중 에이전트 기반 아키텍처로, 여러 지능형 에이전트를 사용할 수 있습니다.

Q: 시중에 많은 AI 도구가 출시되어 있는 가운데 Dify, FastGPT, RAGFlow가 많은 주목을 받고 있는데, 각 도구의 특징과 장점은 무엇인가요? 각각의 특징과 장점은 무엇이며 실제 응용 프로그램에서 필요에 따라 어떻게 선택해야합니까? 답변: 디파이 ...

마누스 AI 에이전트의 등장은 AI 개발의 몇 가지 중요한 트렌드를 반영합니다: 마누스는 '빌더'의 역할로 AI 기술의 실용적 가치를 직접 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 느낄 수 있도록 합니다....

마누스 AI 에이전트의 기술적 특징은 다음과 같습니다. 강력한 모델 지원: 마누스는 두 가지 주요 대규모 언어 모델인 클로드와 퀀을 기반으로 하며, 에이전트를 최적화하기 위한 추가 사후 학습을 통해 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

마누스는 중국 팀이 개발한 AI 에이전트 제품으로, 최초의 '실제 업무용' AI라는 찬사를 받고 있습니다. 마누스는 '지식과 실제의 만남'이라는 뜻의 MIT의 라틴어 모토인 '멘스 에 마누스'에서 따온 이름입니다. "마누스 With...

빅 모델 고객 선택 딜레마에 작별 인사: Cherry Studio, Chatbox, AnythingLLM의 나란히 살펴보기 2025년 빠르게 발전하는 AI 기술 시대에 빅 모델은 모든 산업에 침투하여 혁신과 개선의 원동력이 되었습니다.

Manus는 Monica의 팀이 구축한 범용 AI 인텔리전스 플랫폼입니다. 오늘 아침 뉴스에 마누스가 등장했습니다. 누구나 지능을 이해하는데, 마누스가 '보편적'인 이유는 무엇일까요? 마누스는 왜 그렇게 많은 팔로워를 보유하고 있나요? 유니버설은 무엇이든 할 수 있다는 뜻입니다...

마누스는 2025년 3월 6일에 베타 테스트가 시작되며, 현재 일부 핵심 그룹과 트위터에서 베타 테스트에 참여할 브이로거를 모집하고 있습니다. 가장 직접적인 방법은 마누스 공식 사이트에 들어가서 등록하고 내부 테스트를 신청하는 것입니다. 동시에 인터페이스에 초대 코드를 입력할 수 있지만, 현재 이 코드를 받기는 어렵습니다. 두 번째 방법은...

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전으로 다중 에이전트 시스템(MAS)의 기능이 크게 향상되었습니다. 이러한 시스템은 작업을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 인간에 가까운 추론 능력도 발휘합니다. 그러나 전송은 ...

중국에서 추천하는 최고의 AI 도구! 중국 최고의 AI 도구! "AI 도구"에 대해 자주 들어봤지만 어떤 도구가 실제로 잘 작동하는지 잘 모르시나요? 당황하지 마세요! 오늘은 조작하기 쉽고 강력하며 특히 초보자와 학생 파티에 적합한 국내 슈퍼 실용적인 AI 도구의 물결을 제공합니다! 카피 라이팅에서 ...

최근 몇 년 동안 중국에서 많은 유명 AI 제품이 등장했으며 다양한 분야에서 강력한 역량을 발휘하고 있습니다. 제품의 기능에 따라 크게 다음과 같은 카테고리로 나눌 수 있습니다. I. 텍스트 및 콘텐츠 생성: 바이두 - 웬신 이인: 긴 텍스트 생성에 특화된 AI 제품...

대규모 언어 모델(LLM)은 인공 지능 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. LLM을 더 잘 이해하고 적용하기 위해서는 핵심 개념에 대해 더 깊이 이해할 필요가 있습니다. 이 백서에서는 토큰, 최대 출력 길이, 컨텍스트 길이라는 세 가지 핵심 개념에 초점을 맞춰 독자들의 이해를 돕고자 합니다.

최근 자율 AI(에이전트 AI), AI 에이전트, 에이전트라는 용어가 대중의 눈에 자주 등장하고 있습니다. 솔직히 데이터 분석가이자 과학자임에도 불구하고 업계에 종사하는 사람들은 이 용어가 무엇인지 전혀 몰랐던 것이 사실입니다.

빠르게 반복되는 인터넷 산업에서 사용자 인터페이스(UI) 디자인의 중요성은 점점 더 부각되고 있습니다. 뛰어난 UI 디자인은 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 제품 성공의 핵심 요소 중 하나이기도 합니다. 그러나 많은 프론트엔드 개발자에게 UI 디자인은 자신의 전문 분야가 아니며, 디자인의 결과물은 종종 ...

Trae는 운영 회사와 웹사이트에 따라 국내 버전과 해외 버전으로 나뉩니다. 중국에서 해외에서 Trae를 사용할 경우 네트워크 혼잡으로 인해 로그인하거나 대화할 수 없는 문제가 발생하므로 전 세계적으로 과학 도구를 켜면 됩니다. "과학"을 사용하고 싶지 않지만 여전히 T를 사용하고 싶은 분들을 위해 ...

최근 Anthropic은 기본 기능과 코드 생성 기능이 대폭 개선된 Claude 3.7 모델을 출시했습니다. Claude 3.7 소네트 시스템 평가 보고서(중국어 버전)를 참조하세요. 실제로...

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 프로그래밍 분야에 큰 변화를 일으켰습니다. v0 및 bolt.new부터 Cursor 및 Windsurf와 같은 에이전트 기술을 통합한 프로그래밍 도구에 이르기까지 AI 코딩은 소프트웨어 개발 분야에서 강력한 존재감을 드러내고 있습니다....

AI 지원 프로그래밍의 시대에 우리는 AI가 정적 텍스트뿐만 아니라 구문 분석, 편집, 미리보기, 실행까지 가능한 코드를 생성하기를 원합니다. 이러한 요구는 새로운 상호작용 패러다임인 아티팩트를 탄생시켰습니다. 이 글에서는 이론적 개념에서 실제 현실에 이르기까지...

Google 애드센스 세금 정보 관리: 납세자 거주 증명서/중국 납세자 신분증 신청 방법 Google 애드센스 및 기타 다국적 소득 시나리오에 대한 중국 납세자 신분증 신청 방법에 대한 종합 가이드입니다. 납세 거주지에 대해 자세히 알아보기...

이 백서에서는 검색 증강 세대(RAG) 시스템에서 OpenAI의 o3-mini와 같은 추론 모델에 대한 Kapa.ai의 최근 탐색에 대한 요약 보고서를 소개합니다....

머리말 이 문서에서는 큰 단계 3개 + 작은 단계 9개만 필요한 최단 경로와 최경량 모드로 애플리케이션을 구현하려고 하며, 다음은 실습 과정입니다. 요구 사항 설명 제품 관리자의 관점에서 체계적으로 설명하려면 다음 템플릿을 참조하세요: 요구 사항 개요: 해결되는 문제, 달성되는 기능, 전반적인 소개. ...

소개 AI 프로그래밍 도구는 멋진 프런트엔드 페이지를 생성하고 여러분은 그렇지 못한 근본적인 이유는 이러한 도구가 모든 종류의 프런트엔드 사양을 제한하는 프런트엔드 페이지 생성을 위한 전체 단서 단어를 설계하기 때문입니다. 프롬프트가 길다... 프롬프트가 길 뿐만 아니라 프런트엔드 페이지를 생성하려면 많은 양의 출력이 필요합니다....

학습 파트너에 대한 열정은 종종 일부 외국어 PDF 또는 PPT를보아야 할 수 있으며 PDF 번역은 매우 성숙한 기능이지만 원본 형식 (도형, 표, 차트, 메모 및 기타 콘텐츠)을 기반으로 한 PPT 직접 번역은 달성 할 제품이 없습니다. 이제 여기 있습니다, 경찰 ...

보다 효율적이고 바람직한 결과물을 얻기 위해 프롬프트 엔지니어링에 Grok-3 모델을 효과적으로 사용하는 방법에 중점을 두고, 사용자에게 시간을 절약하고 Grok-3의 기능을 최대한 활용할 수 있는 실용적인 팁과 전략을 제공하는 것이 목표입니다....

최근 스마트 고객 서비스 프로젝트를 위해 RAG 지식 기반을 위한 데이터 처리 도구를 선택할 때, 현재 주류 문서 처리 프로젝트인 olmOCR, 마커, MinerU, 도클링, 마킷다운, 라마파스 등을 새롭게 살펴보았습니다...

DeepSeek R1은 첫 번째 릴리스에서 강력한 추론 기능을 보여주었습니다. 이 블로그 게시물에서는 DeepSeek R1을 사용하여 검색 증강 생성 기능을 구축하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.

Vanna는 자연어를 SQL 쿼리 문으로 변환하는 높은 평가를 받고 있는 Text2SQL 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 문서에서는 Vanna를 로컬에 배포하고 MySQL 데이터베이스 및 Deepseek 모델과 함께 구성하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.

파이썬 환경 설치 여기에는 이전에 설치된 버전인 파이썬 3.11.5가 있으며, 여기서는 설명하지 않으므로 필요한 경우 온라인에서 자습서를 찾을 수 있습니다. 아나콘다 설치 여기에는 이전에 설치된 버전인 conda 23.7.4가 있습니다.

이 백서의 목적은 다양한 관점에서 임베딩 미세 조정의 기본 개념, 전체 프로세스 및 주요 기술을 자세히 설명하고 법률 영역에서의 실질적인 유용성을 살펴보는 것입니다. 이 백서를 통해 독자들은 사전 학습된 임베딩 모델을 위해 법률 영역에서 특수 데이터를 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다.

크게 배경 정보, 작업 요구 사항 및 출력 형식 1. 배경 정보, 생성에 유용하지만 액세스할 수 없는 모든 정보(예: - 유료 기사(액세스할 수 없음) - 비디오 대본(비디오를 볼 수 없음) - 이미지 또는 PDF(...

AI 뷰티 초상화 프롬프트를 공유한 지 꽤 오래되었는데, 이전에는 fooocus를 사용하여 뷰티 초상화를 그렸는데 이번에는 캔버스에서 모든 기본 이미지 편집 작업을 할 수있는 상용 AI 이미지 제작 도구 인 Starflow를 사용해 보겠습니다. 스타플로우 기본 모델에는 두 가지 프리셋 '인물 ...

효과적인 프롬프트(프롬프터)를 작성하는 것은 AI 시대에 중요한 기술입니다. AI가 텍스트, 이미지를 생성하든 정확한 정보를 얻든, 훌륭한 프롬프터는 AI 출력의 품질과 관련성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 백서는 "The Ana...

AI 웹 복제 도구를 사용하면 웹 페이지를 30초 만에 코드 그대로 재현할 수 있습니다! AI 웹 복제 도구의 출현은 웹 개발 및 디자인 분야에서 중요한 발전을 의미합니다. 이 도구는 인공 지능 기술을 사용하여 기존 웹 페이지를 편집 가능한 코드로 빠르고 정확하게 변환합니다 ...

정보 폭발의 시대에 지식 관리는 개인 경쟁력을 강화하는 핵심 요소가 되었습니다. 어떤 산업에 종사하든 매일 엄청난 양의 정보, 문서, 학습 자료에 직면해야 하며, 이러한 지식을 효율적으로 검색하고 사용하는 방법은 모든 사람에게 시급한 문제가 되었습니다. 코즈, 정확하게 이것을 해결하기 위해 ...

딥서치 인공지능 소프트웨어의 핵심 기능 딥서치 인공지능 소프트웨어는 딥러닝 자연어 처리 기술을 기반으로 한 다중 장면 중심의 지능형 생산성 도구로, '생각할 수 있는 지능형 업무 비서'로 해석할 수 있습니다. 고정된 기능 모델을 가진 기존 소프트웨어와 달리 ...

요약 잘 설계된 힌트는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 기능을 향상시키는 동시에 다양한 도메인의 작업 요구 사항에 맞게 출력을 조정하는 데 필수적입니다. 하지만 힌트를 수동으로 설계하려면 전문 지식과 반복적인 실험이 필요합니다. 기존의 힌트 최적화 방법은 이 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 하지만 엄밀히 말하면 ...

딥서치 AI 공식 사이트 포털 딥서치 공식 리소스에 액세스하려면 다음 두 가지 핵심 사이트를 이용할 수 있습니다. 메인 사이트 포털(엔터프라이즈 포털) URL: https://www.deepseek.com 콘텐츠...

아직 2월에 불과하지만 딥 검색은 이미 2025년의 새로운 검색 표준으로 떠오르고 있습니다. Google과 OpenAI 같은 거대 기업들은 이러한 기술의 물결을 활용하기 위해 '딥 리서치' 제품을 공개하고 있습니다...

채팅박스 기능에 대한 기본 지식 및 준비 딥서치 플랫폼에서 제공하는 채팅박스 기능은 기본적으로 API 인터페이스 호출 시스템이며, 사용자는 API를 통해 모델과 상호작용해야 합니다. 챗봇을 만들기 전에 준비 작업이 필요합니다: 올...