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코드 없이 AI 에이전트를 컴퓨터에서 100% 로컬 실행하여 AI 자동화로 워크플로를 극대화하세요.
컴퓨터에서 100% 로컬로 실행되는 AI 에이전트 “` 코드 없이 AI 자동화로 워크플로 극대화 Olama, Postgress, n8n을 사용하여 코드 없이 AI 자동화를 수행하고 워크플로를 극대화하는 방법을 소개합니다. n8n은 인기 있는 오픈 소스 자동화 도구로 47,000개의 별을 받았습니다. n8n을 사용하여 워크플로를 커스터마이징하고, 에이전트에 메모리를 추가하고, 여러 도구를 통합하고, 로컬에서 실행할 수 있습니다. 코드 없이 인터페이스에서 이와 같은…
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Llama 3.2를 Rag 파이프라인에 통합하는 방법###
**소개** 안녕하세요, 여러분. 저희 채널에 오신 것을 환영합니다. 오늘 부분에서는 다시 흥미로운 동영상을 공유해 드리겠습니다. 이 영상에서는 메타에서 멀티모달 모델로 출시한 Llama 3.2를 살펴보겠습니다. Llama 3.2는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 처리할 수 있죠. **Rag 파이프라인 구성** Rag 파이프라인을 사용하려면 다음과 같은 패키지를 설치해야 합니다. Llama index Llama index Gro 라이브러리 Dra 라이브러리 Hugging Face Embeddings Sentence…
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대규모 언어 모델의 추론 한계: GPT-4 및 GPT-5의 진실
### 문제가 뭔가? ### 근래에 애플 연구진이 GPT-4, GPT-5 프리뷰, GPT-5 미니의 수학적 추론 한계에 대한 연구를 발표했습니다. 이 논문의 결론은 충격적입니다. 이 최신 모델들은 벤치마크 문제에 대해서는 훌륭한 성능을 보이지만 조금만 문제의 형식을 바꾸면 성능이 크게 저하됩니다. 구체적으로 애플 연구진은 GSM8K 벤치마크를 사용하여 모델의 성능을 평가했습니다. 이 벤치마크는 일반적인 시사 상식 시험이나 자격증 시험을…
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L 프레임워크를 활용한 대규모 언어 모델과의 상호 작용
소개 대규모 언어 모델(LLM)은 현재 인공 지능 분야에서 가장 흥미진진한 발전 중 하나입니다. 이러한 모델을 사용하면 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 LLM과 상호 작용하는 것은 SDK, API 키 등을 관리해야 하므로 어려울 수 있습니다. L 프레임워크 L 프레임워크는 다양한 LLM 공급업체를 지원하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 이 프레임워크를…
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Grock Crawl vs. Fir Crawl: 웹 콘텐츠 스크래핑 대결
Grock Crawl vs. Fir Crawl: 웹 콘텐츠 스크래핑 대결 서론 AI가 급성장하는 오늘날, AI의 대규모 언어 모델(LLM)에 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 웹 콘텐츠를 변환하는 웹 스크래퍼와 콘텐츠 수집기가 필수적이 되었습니다. 이 글에서는 두 개의 인기 있는 도구인 Fir Crawl과 저희가 최근 Pocket Grock에 추가한 새로운 Grock Crawl 솔루션을 비교하여 궁극적인 승자를 찾아보도록 하겠습니다. 기능…
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L: 대규모 언어 모델을 위한 간결한 함수형 프롬프트 엔지니어링 프레임워크
“`html L: 대규모 언어 모델을 위한 간결한 함수형 프롬프트 엔지니어링 소개 L은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 작업할 때 보일러플레이트 코드를 줄이는 데 도움이 되는 가볍고 함수형 프롬프트 엔지니어링 프레임워크입니다. OpenAI의 LangChain과 유사하지만 훨씬 더 간편한 코드를 제공합니다. 또한 L은 작업을 모니터링하고 검사하기 위한 매우 우수한 도구 집합을 포함하고 있습니다. L을 사용한 프롬프트 작성 L은 문자열이…
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**Exot: 초보자도 쉽게 만드는 챗봇 개발 도구**
Exot: 쉽고 직관적인 챗봇 개발 도구 Exot란? Exot는 챗봇이나 에이전트를 쉽게 구축할 수 있는 오픈 소스 도구입니다. 사용하기 쉽고 복잡한 코드를 작성하지 않아도 됩니다. 챗봇 개발을 간편하고 즐겁게 만드는 것을 목표로 만들어졌습니다. 주요 기능 시각적 편집 도구: 코드 작성 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 챗봇 대화 흐름을 간편하게 제어할 수 있습니다. AI 기능 지원: 자연어…