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  • 파이썬의 방법 체인 - 분석 Vidhya
    파이썬의 방법 체인 - 분석 Vidhya
    소개 Python의 메소드 체인은 여러 개체 메소드를 우아하게 연결하여 단일 줄 내에서 코드 실행을 간소화합니다. 이 접근법은 가독성을 향상시키고 코드 길이를 줄이며 데이터에서 순차적 인 작업을위한 자연 흐름을 제공하거나
    일체 포함 997 2025-04-09 10:59:17
  • 의료용 LLMS : 현재 시나리오 탐색 - 분석 Vidhya
    의료용 LLMS : 현재 시나리오 탐색 - 분석 Vidhya
    소개 대형 언어 모델 (LLMS)은 의료 혁명을 혁신하고 있습니다. 이 기술이 견인력을 얻음에 따라 건강 기술 회사는 GENAI (Genai)를 임상 응용 분야에 적극적으로 통합하고 있습니다. 의료 LLM은 임상 프로세스를 개선하고 있습니다
    일체 포함 472 2025-04-09 10:55:17
  • 래그에 6 권의 책
    래그에 6 권의 책
    검색 세대의 힘 잠금 해제 (RAG) : 6 개의 필수 책에 대한 안내서 RAG (Respreval-Augmented Generation)는 비즈니스가 데이터를 활용하여 지능형 AI 솔루션을 만드는 방법을 변화시킵니다. 이 기사는 6 개의 주요 부를 강조합니다
    일체 포함 671 2025-04-09 10:48:11
  • 상위 4 개의 에이전트 AI 설계 패턴
    상위 4 개의 에이전트 AI 설계 패턴
    AI 모델의 자율 학습 능력 : 프로그래밍 언어 이상의 학습 방법 학습은 인간과 AI 모델 모두에게 지속적인 과정입니다. 그러나 일반적인 질문은 이러한 AI 모델이 인간처럼 독립적으로 배울 수 있는지 여부입니다. 최신 개발에 따르면 - 그들은 할 수 있습니다. 이를 더 잘 이해하기 위해 C, Java 및 Python이 컴퓨터 과학 분야에서 마스터하는 데 필요한 주요 프로그래밍 언어 였을 때 대학으로 돌아 갑시다. 이러한 언어를 배우려면 문법, 의미론, 실제 응용 및 문제 해결에 대한 이해가 필요합니다. 따라서 이러한 언어를 마스터하기 위해 우리는 지속적인 연습 (또는 훈련을 받았다고 말할 수 있음)을 수행했습니다. 또한, 우리는 반 친구와 교수들로부터 많은 것을 배웠습니다. 마찬가지로, 인간과 마찬가지로
    일체 포함 1003 2025-04-09 10:43:10
  • COMET의 OPIK : LLM 및 RAG 응용 프로그램 평가 및 모니터링
    COMET의 OPIK : LLM 및 RAG 응용 프로그램 평가 및 모니터링
    OPIK : LLM 및 RAG 응용 프로그램 평가 및 모니터링 간소화 AI의 빠른 발전, 특히 LLM (Lange Language Models) 및 검색된 세대 생성 (RAG) 응용 프로그램에서 강력한 평가 및 모니터링이 필요합니다.
    일체 포함 392 2025-04-09 10:41:09
  • 일상적인 작업을위한 5 가지 AI 요원의 실제 사용
    일상적인 작업을위한 5 가지 AI 요원의 실제 사용
    AI 에이전트 : 다음 Genai Revolution 및 5 가지 실제 응용 프로그램 AI 요원은 생성 AI (Genai) 환경에 혁명을 일으킬 준비가되어 있습니다. 추론 및 의사 결정을 위해 AI를 활용하는 능력은 일상적인 작업의 진정한 자동화를 허용합니다.
    일체 포함 394 2025-04-09 10:23:12
  • Top 5 AI 에이전트 프로젝트를 시도합니다
    Top 5 AI 에이전트 프로젝트를 시도합니다
    AI 에이전트는 다양한 산업에서 자율성, 지능 및 적응성을 제공하여 현대 적용을 혁신하고 있습니다. 이 기사는 지능형 자동화 및 IM을 구축하는 기술을 향상시키기 위해 5 가지 강력한 AI 에이전트 프로젝트를 탐색합니다.
    일체 포함 585 2025-04-09 10:22:11
  • Crewai로 전자 메일 정렬 및 라벨링 자동화 - 분석 Vidhya
    Crewai로 전자 메일 정렬 및 라벨링 자동화 - 분석 Vidhya
    이메일 관리 혁신 : Crewai 및 LLM으로 정렬 및 라벨링 자동화 이메일 발명가 인 Ray Tomlinson은 전문 커뮤니케이션에서 현재의 편재성을 예측할 수 없었습니다. 오늘날 이메일 최적화는 중요하며 Gen
    일체 포함 687 2025-04-09 10:08:14
  • LLM을 1.58 비트로 미세 조정하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya
    LLM을 1.58 비트로 미세 조정하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya
    1.58 비트 양자화 된 LLM의 효율을 탐색합니다 대형 언어 모델 (LLM)은 크기와 복잡성이 빠르게 증가하여 계산 비용과 에너지 소비가 증가하고 있습니다. 양자화, MO의 정밀도를 줄이는 기술
    일체 포함 954 2025-04-09 10:04:12
  • Genai Investments의 ROI를 측정하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya
    Genai Investments의 ROI를 측정하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya
    소개 Generative AI의 급속한 상승은 기술 부문을 초월하고 C-Suite 경영진을 사로 잡고 비즈니스 운영을 재구성합니다. 조직이 생성 AI를 통합함에 따라 그 효과를 평가하는 것이 가장 중요합니다. 이 기사는 비즈니스를 안내합니다
    일체 포함 502 2025-04-09 10:02:12
  • 성능을 즉시 향상시키기 위해 상위 7 개의 LLM 매개 변수
    성능을 즉시 향상시키기 위해 상위 7 개의 LLM 매개 변수
    질문에 답할뿐만 아니라 의도의 뉘앙스를 이해하는 AI와 상호 작용한다고 가정 해 봅시다. 그것은 거의 인간을 느끼는 맞춤형 반응을 만들어 냈습니다. 이런 일이 어떻게 발생합니까? 대부분의 사람들
    일체 포함 341 2025-04-09 09:59:10
  • 직장에서 래그의 상위 8 개 애플리케이션 - 분석 Vidhya
    직장에서 래그의 상위 8 개 애플리케이션 - 분석 Vidhya
    소개 검색된 세대 (RAG)는 인공 지능 (AI)의 상당한 발전을 나타냅니다. Rag Systems는 생성 모델 (예 : GPT)의 강점을 실시간 정보 검색과 똑똑하게 결합하여 INVA를 만듭니다.
    일체 포함 193 2025-04-09 09:57:12
  • 최고의 리더들은 에이전트 AI에 대해 무엇을 말해야합니까?
    최고의 리더들은 에이전트 AI에 대해 무엇을 말해야합니까?
    소개 에이전트 AI는 획기적인 개념으로 독립적 인 운영을 할 수있는 시스템, 요구를 예측하고 지속적인 인간 방향없이 작업을 완료 할 수 있습니다. 고도로 지능적인 비서가 귀하의 요구를 적극적으로 다루고 있다고 상상해보십시오. 이것
    일체 포함 387 2025-04-09 09:49:16
  • 10 문서를 처리하기 위해 다중 문서 에이전트 래그를 스케일링합니다
    10 문서를 처리하기 위해 다중 문서 에이전트 래그를 스케일링합니다
    소개 이전 블로그 게시물에서 Llamaindex를 사용하여 다중 문서 에이전트 래그 구축에서 L을 사용하여 LAG (Respreval-Augmented Generation) 시스템을 작성하고 L을 사용하여 L을 사용하여 LAG (Latrive-Augmented Generation) 시스템을 작성하는 방법을 보여주었습니다.
    일체 포함 787 2025-04-09 09:44:10
  • 일상적인 용도로 30 파이썬 코드 스 니펫
    일상적인 용도로 30 파이썬 코드 스 니펫
    소개 Python의 인기는 학습 및 구현의 용이성에서 비롯됩니다. 다양한 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 간결하고 재사용 가능한 코드 예제가 있습니다. 파일, 데이터 또는 웹 스크래핑을 사용하든이 스 니펫
    일체 포함 652 2025-04-09 09:38:09

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