Amazon Bedrock과 Amazon Neptune으로 지식 그래프를 활용한 GraphRAG 애플리케이션 구축하기
Amazon Bedrock과 Amazon Neptune으로 GraphRAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개했습니다. LlamaIndex와 NL2GraphQuery를 활용해 지식 그래프 검색과 개인화 추천을 연결했습니다.
#GraphRAG#Amazon Bedrock
52005분
필터 1
SK하이닉스의 RAG 플랫폼 구축 및 성능 평가/분석 연구 사례
SK하이닉스가 AWS 환경에서 RAG 플랫폼을 구축하고 성능을 평가한 사례를 소개했습니다. 데이터셋 크기와 인덱스 메모리가 검색 지연과 TTFT에 미치는 영향을 분석했습니다.
#RAG#LLM
85005분
Auto 자동차 매뉴얼 특화 RAG 데모 시스템 개발
자동차 매뉴얼 검색을 위한 도메인 특화 RAG 데모 시스템을 개발했습니다. LLM과 메타 정보를 결합해 출처가 보이는 응답과 더 나은 사용자 경험을 제공했습니다.
#RAG#LLM
41005분
생성형 검색 (RAG) 평가의 최근 트렌드
생성형 검색(RAG) 평가의 최근 트렌드와 주요 플랫폼, 지표 변화를 정리했습니다. LC와 RAG의 비교 결과를 통해 질문 유형별 적합한 접근도 살펴봤습니다.
#RAG#LLM
64005분
LLM 앱의 제작에서 테스트와 배포까지, LLMOps 구축 사례 소개
LLMOps 구축 사례를 통해 LLM 애플리케이션의 데이터 준비, 프롬프트, 배포, 테스트를 하나의 흐름으로 관리하는 방법을 소개했습니다. 도메인 전문가 참여와 재사용 가능한 공통 컴포넌트로 협업 효율을 높인 내용입니다.
#LLMOps#RAG
59005분
[#5 LLM Tutorial With RAG] LLM은 학습할 데이터도 스스로 만들 수 있습니다!
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#LLM#RAG
20005분
모두를 위한 LLM 애플리케이션 개발 환경 구축 사례
LLM 애플리케이션을 직군에 상관없이 쉽게 만들고 배포할 수 있는 환경 구축 사례를 소개했습니다. Prompt Store, Langflow, 자동 배포 구조로 개발과 피드백 주기를 단축했습니다.
#LLM#Langflow
39005분
RAG를 활용한 검색 서비스 만들기
동네생활 게시글과 댓글에서 업체 추천 정보를 찾아 RAG 기반 검색 서비스로 연결했습니다.\n벡터 검색, LLM 요약, 적절성 필터링을 거쳐 신뢰도 높은 추천 결과를 제공했습니다.
#RAG#검색
236005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
AI 카모톤 - 9시까지 프로토타입 만드실 수 있죠?
카카오모빌리티 사내 AI 해커톤 AI 카모톤의 운영 과정과 수상작 사례를 소개했습니다. 짧은 기간에 AI 도구로 프로토타입을 만들고 교육·심사·회고까지 진행한 행사였습니다.
#LLM#prompt
57005분
[#4 LLM Tutorial With RAG] LLM의무한한 가능성을 해방하는 LangChain
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#LLM#RAG
17005분
2024 AWS re:Invent 스케치
2024 AWS re:Invent 현장에서 본 AI와 Gen AI 활용 사례를 정리한 후기였습니다. 세션, 엑스포, 네트워킹을 통해 실무 적용 아이디어와 AI 도입 시 고려점을 공유했습니다.
#AWS#re:Invent
29005분
영화 추천 여정으로 이해하는 Qdrant 벡터 데이터베이스
Qdrant의 Collection, Point, CRUD, 검색 기능을 영화 추천 예시로 설명했습니다. 벡터 검색과 필터, Scroll로 유사 영화 추천과 대용량 탐색을 다루었습니다.
#Qdrant#RAG
25005분