🗨️ 들어가며지난 포스팅에서는 사회초년생을 위한 뉴스레터 생성 프로젝트를 소개드렸습니다.이번 글에서는 뉴스레터 생성에 필요한 'Agent 설계 과정'을 더욱 구체적으로 정리해 보려 합니다. 여러분도 경험해 보셨겠지만, 뉴스를 읽다 보면 종종 배경지식이 부족해 맥락을 이해하기 어렵고, 결국 추가 검색을 하느라 시간을 허비하게 됩니다. 이런 불편함을 해소하기 위해 시작한 이번 프로젝트는 뉴스에서 다루고 있는 주제의 역사적 배경부터 앞으로의 영향력까지 모든 것을 체계적으로 정리해 주는 원스톱 뉴스레터 서비스를 목표로 합니다. 이 과정에서 단순 뉴스 요약을 넘어, 깊이 있는 정보를 다루기 위해 Multi-Agent 방식으로 한 편의 뉴스레터를 생성하기로 하였습니다. 🗨️ Multi-Agent 시스템 도입의..
🗨️ 들어가며안녕하세요, 오늘은 최근 진행 중인 사이드 프로젝트에 대해 소개해 드리려고 합니다. 이 프로젝트는 사회초년생들이 어렵게 느끼는 경제 뉴스를 쉽고 흥미롭게 읽을 수 있는 뉴스레터 아티클을 LLM(Large Language Model)을 활용해 자동으로 생성하는 서비스입니다. 이번 포스팅에서는 이 프로젝트를 시작하게 된 계기와 필요성, 그리고 전체적인 개요를 공유하고, 추후에 더 구체적인 기술적 내용과 개발 과정을 다룰 예정입니다. 🗨️ 사회초년생에겐 너무 어려운 경제 뉴스 여러분은 경제 뉴스를 얼마나 자주 읽으시나요? 아마 많은 분들이 "읽고 싶어도 너무 어려워서..." 라고 대답하실 것 같습니다.일반 언론사의 경제 뉴스는 사실 전문적인 용어와 배경 지식을 요구하는 경우가 많습니다. "기준..
6,7월 동안 2024 우아한 스터디를 참여했다. 생성 AI가 판을 치는 이 시대, 어떻게 AI를 잘 활용할 수 있을까? 우선 프롬프트 엔지니어링을 잘 하는것부터 시작해야한다. 우리 함께 프롬프트 엔지니어링을 잘 터득해서, AI 시대에 함께 잘 살아보세! 라는 의미로 만들어진 스터디다. 스터디명은 프롬프트 참 잘하는 집! (뭔갈 열심히 튀겨야 할 것 같은) ✔️ 나만의 지원 Tip 공부하겠다고 모이는 스터디에 무슨 지원 팁?.. 이냐 할 수 있다. 그런데 우아한 스터디는 지원하는 사람이 정말 많다 보니, 나름의 전략을 가지고 지원할 수밖에 없다. 사실 작년에 지원했다가 떨어진 이력이 있다. 내 전략은 적극성이었다.(이보다 더 진부한 지원팁이 있을까?..) 스터디와 학교 수업과는 정말 다르다. 누군가 나를..
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM과 검색 기술을 결합하여, 필요한 정보를 검색하고 검색 결과를 기반으로 질문에 답변하는 AI 시스템입니다. 간단한 RAG 시스템을 구현하는 건 그리 어렵지 않습니다. 그러나 프로덕트 수준의 RAG를 개발하거나, RAG의 성능을 끌어내는 일은 상당히 까다롭고 많은 자원이 소모되는 일입니다. 이번 포스팅에선 이러한 RAG 시스템을 효율적으로 구현 및 최적화해 주는 툴인 AutoRAG에 대해서 살펴보겠습니다. 문제 : RAG 최적화의 어려움기본적인 RAG 시스템(또는 Naive RAG)을 구축하는 것은 간단할 수 있지만, 실제 프로덕트 단계에서 요구하는 성능을 가지기 위해선 더 많은 장치들을 필요로 합니다. 예를 들어, 검색 결과의 질을 ..
무엇이든 잘 대답하는 LLM의 한계 ChatGPT가 놀랍다는 건 이제 지루한 말이 되어 버렸습니다. 이미 이 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)들을 많은 이들의 생산성을 크게 향상시키고 있죠. 무엇이든 잘 답변해 내는 걸 보면, 이제 AI가 아니라 마치 요술램프 지니 같기도 합니다. 그러나, 이러한 LLM의 범용성에도 불구하고, 특정 도메인에 대한 세밀한 정보를 원하는 데는 한계가 있습니다. 예를 들어 특정 지역의 특정 은행 지점의 운영 시간과 같은 질문에 대해 LLM은 그 은행의 구체적인 정보를 알지 못하여, 가장 일반적인 응답을 제공할 가능성이 높은 것처럼 말이죠. 이는 LLM의 큰 한계점 중 하나인 할루시네이션 현상이기도 하죠. 이는 많은 기업들이 LLM을 구..
또 다른 패러다임의 전환, GPTs 패러다임 : 한 시대의 보편적 사고의 틀이나 인식의 체계 AI계에서, 2023년은 ChatGPT의 해였다고 해도 과언이 아닙니다. 개발자는 물론 디자인과 기획, 의료, 법, 등 분야를 막론하고 ChatGPT의 기술을 도입하려 하고 있죠. 아마 ChatGPT에 영향을 받지 않은 분야는 단 하나도 남지 않았을 것입니다. 이러한 전환을 가속화할 새로운 녀석이 나타났습니다. 바로 GPTs입니다. 이제 자신만의 ChatGPT를 아주 손쉽게 만들어낼 수 있게 되었습니다. 이모티콘 생성기, 법률 비서, 의료 비서, 논문 요약기 등 ChatGPT를 베이스로 한 다양한 서비스들을 아주 쉽게 만들 수 있게 되었죠. 더군다나 이렇게 만든 GPTs를 세상에 공유할 수 있는 플랫폼도 탄생했습..
어디에나 필요한 Virtual Try On최근 친구가 취업에 성공했습니다.사원증에 필요한 사진을 회사에 제출해야 했는데,이것저것 바쁜 일이 많았던 친구는 일반 증명사진에 정장을 합성하기로 하죠. 당시 저는 StableDiffusion을 활용해, 옷을 변경하는 로직을 구상 중이었습니다.마침 테스트로 활용할 실험군이 나타난 것이죠. 포토샵을 다룰 줄 몰랐지만, 선뜻해준다고 나섰습니다. 그 결과, 아래와 같이 정장을 입혀주게 되었습니다.꽤나 마음에 들어 하던 친구는 이를 사원증으로 사용하게 되었죠. 서론이 조금 길었습니다.위처럼, 디지털 환경에서 옷이나 액세서리를 가상으로 착용해 보는 기술을 "Virtual Try-On"이라 합니다.꽤 많은 니즈가 있고, 이를 위한 많은 연구가 있어 왔죠.이번 포스팅에서는 ..
이미지를 생성해 주는 인공지능이 처음 나왔을 때, 그 퀄리티에 놀란적이 있습니다. 2022년 4월, DALL·E 2가 세상에 공개되었을 땐, 이젠 웬만한 사람이 흉내 낼 수 없는 퀄리티를 보이기도 했습니다. 퀄리티면에서는 사람이 AI를 이기기란 어려운 일이 되어버렸습니다. 하지만 이런 발전에도 불구하고, 사용자의 의도를 정확히 반영하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아있습니다. 사용자는 AI에게 프롬프트를 제공할 수 있을 뿐, 그 이후에는 AI가 확률적 알고리즘에 따라 이미지를 생성합니다. 때문에, 매번 다른 이미지를 생성하게 되고, 정확히 사용자가 원하는 그림을 얻기까지는 수많은 노력과 시간이 필요합니다. 한 가지 예시를 보겠습니다. 아래는 Stable Diffusion을 활용해 테니스를 치는 아이언맨을..
