[태그:] AI
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AI 양산형 콘텐츠의 한계를 극복하기 위한 품질 필터링 기술과 에이전트 최적화 도구의 부상
AI가 생성한 저품질 콘텐츠(Slop)를 정제하는 기술과 AI 에이전트의 성능을 극대화하는 최적화 도구들이 주목받고 있습니다. 오픈소스 CRM의 발전과 자동화 도구의 진화 속에서 고품질 AI 활용법을 모색합니다.
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OpenResponses – AI 를 위한 응답 표준정의
출처 : https://www.openresponses.org/ 저장소 : https://github.com/openresponses/openresponses Open Responses 소개 Open Responses는 OpenAI API 에서 영감을 받아 정한 다양한 벤더의 LLM 추론을 위한 오픈소스 규약이다. 에이전트 개발자, MLOps, 서빙하는 사람은 알아야 겠다. Open Resp
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PostgreSQL에서 BM25와 벡터 검색을 함께 – pg_textsearch 확장 소개
참고자료 개요 Tiger Data에서 PostgreSQL을 위한 새로운 확장인 pg textsearch 를 공개했습니다. 이 확장은 현대적인 BM25 랭킹 알고리즘을 PostgreSQL에 도입하여, AI 애플리케이션을 위한 하이브리드 검색 시스템을 단일 데이터베이스에서 구현할 수 있게 합니다. 검색 기술의 진화 검색 기술은 세 가지 시대를 거쳐 발전해왔습니다. 첫 번째 시대 는 전자상거래나
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다시 블로그를 시작하며
배움이란 때가 있는가? 없는가? 나에게는 지금 한 때가 돌아온 것 같다. ML 충격이 처음 시작되었을 때 Python 에 익숙하지도 않고 수학적인 문턱이 높아서 접근하기 쉽지 않았다. 그러나 LLM 전문 분야에 대한 관심이 점점 커지면서 이를 배우고자 하는 열망이 생겼다. 이제부터 블로그를 통해 배운 것들을 정리하고 공유하려고 한다. OpenAI 의 Deep Research 기능이 출시된 후