모든 AI 엔지니어가 이것을 볼 수 있기를 바랍니다.
- LLM 앱의 다섯 가지 레벨 소개
- LLM의 가능성과 한계 설명
- 다음 단계를 결정하기 위한 프레임워크 제공
- LLM 적용 예시: Q&A 엔진
- 사용자 질문에 답변 제공
- 질문, 처리, 답변의 간단한 과정
- 응용: 대화형 챗봇
- Q&A 엔진에 단기 기억 추가
- 대화 기록을 통해 문맥 인식
- 추가 응용: 장기 기억 및 외부 데이터
- 외부 데이터를 사용하여 정보 보충
- Retrieval Augmented Generation(RAG) 설명
- 데이터 인덱싱 및 쿼리 매칭
- 고전적 NLP 작업 적용 가능성
- 텍스트 분류, 의미 분석 등 작업에 LLM 활용
- 멀티모달리티 및 에이전트 트렌드
- LLM의 다중 모달 입력/출력
- 에이전트를 통한 작업 자동화
- 함수 호출 및 멀티 에이전트 시스템
- LLM과 외부 도구의 통합
- Baby AGI 예시
- 미래 전망: LLM 운영 체제
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