AI 생성 텍스트의 유효성 검증을 위한 Pydantic 및 Guardrails AI 라이브러리 활용
AI 생성 텍스트의 신뢰성을 확보하는 방법 오늘날 인공지능은 비즈니스와 일상 업무에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 하지만 거대 언어 모델이 만드는 텍스트는 때때로 사실과 다…
AI 생성 텍스트의 유효성 검증을 위한 Pyd…
System Prompt 내 페르소나 설계 시 발생…
System Prompt 내 페르소나 설계 시 발생할 수 있는 역할 이탈(Jailbreak) 방지 기법
AI 페르소나 설계와 역할 이탈 방지의 중요성 최근 기업과 개인 개발자들은 AI 모델에 특정 페르소나를 부여하여 고객 응대, 창작, 교육 등 다양한 분야에서 활용하고 있습니다. 페…
LLM 답변의 일관성 확보를 위한 Self-Cons…
LLM 답변의 일관성 확보를 위한 Self-Consistency 앙상블 기법 적용
LLM의 답변 품질을 높이는 셀프 컨시스턴시 앙상블 기법 가이드 거대언어모델(LLM)을 사용하다 보면 가끔 모델이 자신 있게 틀린 답을 내놓는 ‘환각 현상(Halluci…
Vector Database(Pinecone, Chroma)를 활…
Vector Database(Pinecone, Chroma)를 활용한 프롬프트 컨텍스트 검색 속도 향상
벡터 데이터베이스가 프롬프트 엔지니어링의 게임 체인저인 이유 최근 생성형 인공지능이 비약적으로 발전하면서 기업과 개인 개발자들은 더 똑똑하고 문맥을 잘 파악하는 AI 시스템을 만들…
OpenAI Assistants API의 Thread 및 Run …
OpenAI Assistants API의 Thread 및 Run 객체 수명 주기 관리와 State 보존 로직
OpenAI Assistants API의 핵심인 Thread와 Run 객체 이해하기 OpenAI의 Assistants API는 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이…
Directional Stimulus Prompting 기법을 …
Directional Stimulus Prompting 기법을 통한 생성 결과물의 방향성 제어
생성형 AI의 나침반 방향성 제어를 위한 가이드 최근 챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용하다 보면 우리가 원하는 답변을 한 번에 얻지 못해 답답함을 느낄 때가 많습니다. AI는 방…
Context Window 한계를 극복하기 위한 대…
Context Window 한계를 극복하기 위한 대화 이력 요약(Summarization) 및 메모리 관리
인공지능의 기억력을 확장하는 대화 요약과 메모리 관리 기술 최근 챗GPT와 같은 생성형 인공지능을 업무나 일상에서 활용하는 분들이 많아졌습니다. 하지만 긴 대화를 나누다 보면 인공…
LLM 벤치마크 평가 지표(MMLU, HumanEval)…
LLM 벤치마크 평가 지표(MMLU, HumanEval)의 구조와 실제 모델 성능 판별법
인공지능 모델 성능을 측정하는 벤치마크의 세계 최근 챗GPT나 클로드와 같은 거대언어모델(LLM)이 쏟아져 나오면서 어떤 모델이 가장 똑똑한지 궁금해하는 분들이 많습니다. 기업들은…
Temperature, Top_p, Frequency Penalty …
Temperature, Top_p, Frequency Penalty 파라미터가 문장 생성에 미치는 영향 분석
인공지능 모델의 창의성을 제어하는 세 가지 핵심 열쇠 오늘날 우리는 챗GPT와 같은 생성형 인공지능을 일상적으로 사용하고 있습니다. 하지만 많은 사용자가 단순히 질문을 던지고 답변…