생성형 AI는 인공지능의 한 분야로서, 이미지, 텍스트, 음향, 음악, 영상 등 다양한 형태의 콘텐츠를 창조할 수 있습니다. 이 기술은 여러 산업 분야와 직업군에 광범위하게 적용되며, 그 잠재력에 대한 관심이 날로 높아지고 있습니다.
만약 당신이 생성형 AI에 대해 더 자세히 알고 싶거나, 자신만의 인공지능 애플리케이션을 개발하는 데 관심이 있다면, 이 글이 바로 당신을 위한 것입니다.
생성형 AI 학습 여정을 시작하는 데 도움을 줄 수 있는 다양한 무료 강의와 자료들을 모았습니다. AI 초심자든 숙련된 매니아이든, 이 가이드가 당신을 올바른 방향으로 안내해 줄 것입니다.
자, 함께 생성형 AI의 세계로 뛰어들어 탐험해 봅시다!
풀 스택 LLM 부트캠프
풀 스택 LLM 부트캠프는 최신 연구 결과와 모범 사례에 초점을 맞춘 2일 집중 프로그램입니다. 이 프로그램은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 실제 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 지식과 자신감을 제공합니다.
이 프로그램은 2023년 4월 샌프란시스코에서 오프라인 부트캠프로 시작되었으며, 현재는 강의 녹화본을 무료로 이용할 수 있습니다. 대규모 언어 모델과 실제 적용에 관심 있는 모든 분들에게 좋은 출발점이 될 것입니다.
사전 학습 요건
이 강좌는 LLM을 실제 애플리케이션에 적용하고자 하는 파이썬 프로그래머를 대상으로 합니다. 머신러닝, 프론트엔드, 백엔드 개발 경험이 있다면 더욱 도움이 될 것입니다.
강좌 내용
- 대규모 언어 모델(LLM) 소개
- LLM 프롬프트 엔지니어링 및 창의적 활용
- 배포 및 운영 시 고려사항
- 사용자 친화적인 인터페이스 구축
- 특정 목적을 위한 언어 모델 강화
- LLM 애플리케이션의 신속한 개발 및 배포
- 해당 분야의 미래 동향 및 발전
- LLM의 기본 개념
풀스택 딥러닝 프로그램은 대규모 언어 모델과 그 실제 적용에 관심이 있는 모든 사람에게 매우 유익한 학습 경험을 제공합니다. UC 버클리 박사 출신을 포함한 숙련된 강사진이 제공하는 이 자료는 생성형 AI에 대한 포괄적인 입문서 역할을 합니다.
생성형 AI 학습 경로 소개
Google Cloud는 생성형 AI 학습 경로를 통해 대규모 언어 모델의 기초부터 책임감 있는 AI 원칙까지, 생성형 AI의 다양한 측면을 심층적으로 다룹니다. 이 학습 경로는 생성형 AI 분야에 대한 깊이 있는 통찰력을 얻고자 하는 모든 분들에게 훌륭한 시작점이 될 것입니다.
사전 학습 요건
이 학습 경로 내의 모든 과정은 입문 수준으로 설계되어 있어 특별한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 생성형 AI에 관심 있는 초보자 및 모든 학습자에게 적합합니다.
강좌 내용
- 생성형 AI의 기본 원리
- 대규모 언어 모델에 대한 심층적 이해
- 프롬프트 튜닝을 통한 LLM 성능 향상
- 책임감 있는 AI 소개
- Google의 책임감 있는 AI 구현
- 생성형 AI 기초
- Google Cloud를 이용한 책임감 있는 AI
- 책임감 있는 AI 원칙 적용
최종 퀴즈를 통과하면 생성형 AI의 핵심 개념을 확실하게 이해했다는 것을 증명할 수 있습니다.
이 분야를 처음 접하는 사람이든, 지식을 넓히고자 하는 사람이든, 이 과정은 생성형 AI 개념, 대규모 언어 모델, 책임감 있는 AI 원칙에 대한 튼튼한 토대를 제공합니다.
Microsoft Azure AI 기초: 생성형 AI
Microsoft Azure는 생성형 AI에 대한 포괄적인 학습 경로를 제공합니다. 이 과정은 자연어 입력을 기반으로 새롭고 창의적인 콘텐츠를 생성하기 위한 모델 훈련 방법에 중점을 둡니다. 생성형 AI를 활용하여 일상적인 언어 설명을 바탕으로 텍스트, 이미지 또는 코드와 같은 다양한 결과물을 만들어낼 수 있습니다.
이 학습 경로는 생성형 AI를 시작하는 데 필요한 지식을 제공하도록 설계되었으며, Azure가 생성형 AI 기술에 접근하는 데 있어 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다.
사전 학습 요건
이 학습 경로를 최대한 활용하기 위해서는 Azure와 Azure 포털에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. AI 엔지니어, 개발자, 솔루션 아키텍트, 학생 등 다양한 수준의 학습자에게 적합합니다.
강좌 내용
- 생성형 AI 소개
- 자연어 생성
- 이미지 및 코드 생성
- 대규모 언어 모델(LLM) 이해
- 변환 모델
- 토큰화 및 임베딩
- Azure OpenAI 서비스의 기본
- 코파일럿 소개 및 예시
- 프롬프트 엔지니어링으로 생성형 AI 응답 개선
Microsoft Azure의 “생성형 AI” 학습 경로는 Azure 환경에서 생성형 AI를 탐색하고자 하는 사람들에게 훌륭한 자료입니다.
책임감 있는 AI와 실제 적용에 초점을 맞춘 이 학습 경로는 학습자가 생성형 AI를 이해하고 활용하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다.
확산 모델의 작동 방식
“확산 모델의 작동 방식”이라는 강의는 생성형 AI에 사용되는 확산 모델에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다. 이 과정은 단순한 사전 구축된 모델이나 API 사용을 넘어, 확산 모델을 처음부터 구축하는 방법을 안내합니다.
이 강좌는 확산 기반 생성형 AI에 대한 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정은 공동 창업자이자 CEO인 Sharon Zhou(라미니)가 진행하며, 경험이 풍부한 업계 전문가로부터 직접 배울 수 있는 기회입니다.
사전 학습 요건
이 강좌는 중급 수준이며, 파이썬, 텐서플로우 또는 파이토치에 대한 사전 지식이 있으면 내용을 최대한 활용하는 데 도움이 될 것입니다.
강좌 내용
- 확산 모델 소개
- 확산 모델의 직관
- 확산 모델의 샘플링
- 확산 모델의 신경망
- 확산 모델 훈련
- 확산 모델 제어
- 확산 모델 속도 향상
만약 생성형 AI의 확산 모델 세계에 대해 더 깊이 알고 싶다면, “확산 모델 작동 방식”이 이상적인 자료입니다. 이 과정을 통해 확산 모델을 구축, 훈련 및 최적화하는 실질적인 능력을 습득하고, 이 흥미로운 분야를 더 깊이 탐구하는 데 필요한 실용적인 기술을 얻을 수 있습니다.
제한된 시간 동안 무료로 접근할 수 있으므로, 생성형 AI 능력을 확장할 수 있는 절호의 기회입니다.
OpenAI API를 사용하여 코드 5 프로젝트
이 강의에서는 OpenAI API의 세계를 포괄적으로 살펴봅니다. OpenAI API를 활용하여 ChatGPT 클론, DALL-E 이미지 생성기, SQL 생성기 등 5가지 흥미로운 프로젝트를 만드는 방법을 배울 수 있습니다.
이 프로젝트를 통해 OpenAI API의 다양한 기능과 잠재적인 애플리케이션을 탐구해 볼 수 있습니다.
사전 학습 요건
이 과정에서는 특정 사전 지식을 요구하지 않지만, JavaScript, React, Node.js 및 TypeScript와 같은 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 이해와 소프트웨어 개발에서 API 사용에 대한 지식이 있으면 도움이 될 것입니다.
강좌 내용
- 소개, 필수 구성 요소 및 설정
- API 접근, 키 관리 및 인증
- 다양한 모델에 대한 이해
- 텍스트 완성, 사용자 정의 프롬프트 및 지침
- 프롬프트 최적화 기술
- GPT-3으로 챗봇 구축
- 이미지 생성 프로젝트 1 | JavaScript
- DALL-E를 사용한 이미지 생성
- 이미지 생성 프로젝트 2 | React + Node.js + OpenAI NPM 라이브러리
- SQL 생성기 프로젝트 | TypeScript + Node.js + OpenAI NPM 라이브러리
OpenAI API의 기능을 탐구하고 흥미로운 프로젝트를 만들고 싶다면, 이 과정이 훌륭한 자료가 될 것입니다. ChatGPT 애플리케이션 개발, DALL-E를 이용한 이미지 생성, SQL 쿼리 생성 등에 관심 있다면 이 과정이 필요한 모든 것을 제공해 줄 것입니다.
단계별 지침과 실제 프로젝트를 통해 OpenAI API의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
Python을 사용하여 처음부터 대규모 언어 모델 만들기
이 강좌는 자신만의 대규모 언어 모델을 파이썬을 사용하여 처음부터 만드는 방법에 대한 심층적인 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정은 데이터 처리, 수학적 개념, 대규모 언어 모델의 핵심인 변환기 구현에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
언어 모델 구축과 관련된 다양한 주제를 심도 있게 탐색하게 됩니다.
사전 학습 요건
이 과정은 주로 파이썬을 사용하여 코딩을 진행하므로 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 숙련도가 요구됩니다. 특히 신경망 및 훈련과 관련하여 딥러닝에 대한 기본적인 이해가 있으면 좋습니다.
강좌 내용
- 소개 및 설정
- 텍스트 전처리
- 선형대수 기초
- 데이터 준비 및 모델 입력
- CPU에서 CUDA로 전환
- PyTorch 소개
- 내적과 행렬 곱셈
- 맛물 구현
- 신경망 구축
- GPT 모델 구축
- 최적화 도구 및 정규화
- 트랜스포머 블록과 멀티헤드 어텐션
- 모델 훈련 및 하이퍼파라미터
- OpenWebText 교육
- 오류 처리, 모델 저장 및 로드
- 스크립팅 및 명령줄 도구
- 사전 훈련과 미세 조정
만약 처음부터 대규모 언어 모델을 구축하는 데 필요한 모든 세부 사항을 이해하고 싶다면, 이 튜토리얼이 매우 유용한 자료가 될 것입니다.
이 과정은 단계별 학습 과정을 제공하여 자신만의 언어 모델을 만드는 데 필요한 지식과 기술을 갖출 수 있도록 도와줍니다.
Google Cloud를 사용한 대규모 언어 모델 소개
이 입문 강좌는 구글 클라우드에서 제공하며, 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 개요를 제공하는 마이크로 학습 경험입니다. 이 과정은 LLM의 정의, 사용 사례 및 프롬프트 튜닝을 통한 성능 향상 방법에 대해 설명합니다.
대규모 언어 모델에 대한 핵심 정보를 간결하게 제공합니다.
또한, 이 과정에서는 자신만의 생성형 AI 애플리케이션 개발에 도움이 될 수 있는 Google 도구를 소개합니다.
사전 학습 요건
이 과정은 초보자를 위해 특별히 설계되었으므로, 사전 경험이 필요하지 않습니다.
강좌 내용
- 대규모 언어 모델 소개
- 관련 자료 (읽기 자료)
이 과정은 대규모 언어 모델의 기본 원리와 실제 응용을 이해하려는 사람들에게 완벽한 출발점을 제공합니다.
이 마이크로 학습 과정은 초보자 친화적으로 설계되어, 사전 경험이 없는 개인도 생성형 AI의 세계를 엿볼 수 있도록 해줍니다. Google Cloud를 이용한 언어 모델을 경험해 보세요!
Cohere의 LLM 대학교
LLM University는 자연어 처리(NLP)에 관심 있는 사람들을 위한 포괄적인 학습 자료입니다. 초급 학습자부터 고급 학습자까지 모두를 만족시킵니다.
이 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)을 포함한 NLP 주제에 중점을 두어, NLP 기술을 익히고 LLM에 대해 더 자세히 알고 싶어하는 사람들에게 이상적입니다.
사전 학습 요건
LLMU 커리큘럼은 모든 배경의 학습자에게 언어 AI에 대한 탄탄한 기초를 제공하도록 설계되었습니다. 머신러닝 초보자, 언어 AI 애플리케이션 구축에 열정적인 사람, 또는 자신의 기술을 실질적으로 적용할 준비가 된 사람 등 다양한 학습자에게 적합합니다.
강좌 내용
- LLM 소개
- 텍스트 표현
- 텍스트 생성
- 프롬프트 엔지니어링
LLM University는 NLP 및 LLM 기술을 익히고 대규모 언어 모델 및 생성형 AI 세계를 탐구하는 데 관심 있는 모든 사람에게 탁월한 자료입니다.
강의 자료 외에도 모든 학습자를 위한 독서 그룹 및 이벤트도 제공될 예정입니다!
LangChain 크래시 코스
이 집중 강좌는 초보자가 LangChain을 사용하는 방법을 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LangChain은 대규모 언어 모델을 사용하여 애플리케이션 개발을 간소화하기 위해 만들어진 프레임워크입니다.
LangChain은 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합하여 맞춤형 자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다.
사전 학습 요건
이 과정은 초보자를 대상으로 설계되었으므로 특정 사전 요구 사항은 없습니다. 하지만 프로그래밍 개념에 대한 기본적인 이해와 AI 및 NLP 기본 사항에 대한 지식이 있다면 도움이 될 수 있습니다.
강좌 내용
- LangChain 소개
- 첫 번째 프로젝트 – 애완동물 이름 생성기
- LangChain 내부 에이전트 탐색
- 두 번째 프로젝트 – YouTube 어시스턴트
- 자신만의 벡터 스토어 만들기
- LangChain의 잠재적인 응용 프로그램에 대한 토론
- OpenAI API 비용 및 예산
대규모 언어 모델과 NLP 애플리케이션의 세계를 탐험하고자 하는 초보자라면, LangChain 단기 집중 과정이 훌륭한 자료가 될 것입니다.
실습 프로젝트에 중점을 두고, 대규모 언어 모델을 사용하기 쉽게 만들어 맞춤형 NLP 애플리케이션 구축을 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다.
스테이블 디퓨전 크래시 코스
이 전체 과정은 초보자가 스테이블 디퓨전을 사용하는 방법을 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 스테이블 디퓨전은 예술과 이미지를 창조하는 데 사용되는 도구입니다. 이 과정에서는 자체 모델 훈련, ControlNet 사용, Stable Diffusion의 API 엔드포인트 활용 등 다양한 측면을 다룹니다.
또한, 이 과정은 예술 분야에서 AI의 윤리적 의미를 강조하고 책임 있는 사용과 예술가의 권리 존중을 강조합니다.
사전 학습 요건
이 과정에서는 특정 사전 지식을 요구하지 않지만, 예술과 AI 개념에 대한 기본적인 이해가 있으면 학습 자료를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
강좌 내용
- 스테이블 디퓨전 소개
- 자신만의 모델 구축 및 훈련
- 스테이블 디퓨전에서의 ControlNet 소개
- 스테이블 디퓨전 API 엔드포인트 탐색
- AI 생성 예술의 윤리적 문제 탐구
- 예술 창작에서의 책임 있는 AI 사용
- 지속적인 학습을 위한 자료
스테이블 디퓨전을 사용하여 예술 작품과 이미지를 만들고자 하는 초보자라면, 이 집중 코스가 매우 유익한 자료가 될 것입니다. 자체 모델 훈련부터 Stable Diffusion의 API 엔드포인트 사용까지 모든 필수 사항을 다룹니다.
또한 이 과정은 예술 분야에서 책임감 있는 AI 사용과 예술가 권리 존중의 중요성을 강조합니다.
LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain
LangChain과 협력하여 제공되는 이 과정은 초보자를 대상으로 하며, 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션 개발에 LangChain을 사용하는 데 중점을 둡니다. LangChain은 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 사용 사례와 기능을 확장하기 위한 프레임워크입니다.
이 과정에서는 독점 데이터에 LLM을 적용하는 방법, 개인 비서 및 전문 챗봇을 구축하는 방법, LangChain 프레임워크의 다양한 기능을 탐색하는 방법을 배우게 됩니다.
사전 학습 요건
이 과정은 초보자에게 친숙하지만, 파이썬에 대한 기본적인 이해가 있으면 이 과정을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
강좌 내용
- LangChain 및 LLM 소개
- 모델 프롬프트 및 파서
- LLM의 메모리와 컨텍스트
- 상호작용 체인 구축
- 체인의 진행 및 논리 관리
- 체인의 오류 처리 및 복구
- LLM을 이용한 Q&A 시스템 개발
- 평가 및 성능 지표
- LangChain의 에이전트와 협력
- 작업 자동화를 위한 에이전트 통합
- 성공적인 에이전트 구현 사례 연구
초보자로서 LangChain을 사용하여 언어 모델 애플리케이션 개발에 대한 지식을 확장하고자 한다면, 이 과정은 매우 귀중한 자료가 될 것입니다.
실용적인 학습에 초점을 맞추고 Harrison Chase와 Andrew Ng가 가르치는 이 과정은 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 기능을 활용하는 데 필요한 기술을 제공합니다.
비즈니스 사상가가 시맨틱 커널을 사용하여 AI 플러그인 구축을 시작하는 방법
Microsoft와 협력하여 진행되는 이 과정은 초보자와 비즈니스 사상가를 대상으로 하며, 시맨틱 커널로 AI 플러그인 구축 시작 방법을 안내합니다.
Microsoft의 오픈 소스 오케스트레이터인 시맨틱 커널을 사용하여 AI 도구를 활용하면서 비즈니스 계획 및 분석 기술을 개발하는 방법을 배우게 됩니다.
이 과정은 대규모 언어 모델(LLM) 작업과 메모리, 커넥터, 체인 및 플래너와 같은 공통 빌딩 블록 활용에 대한 다양한 측면을 다룹니다.
사전 학습 요건
파이썬에 대한 기본적인 이해와 API(응용 프로그래밍 인터페이스)에 대한 이해가 권장됩니다. 소프트웨어 디자인 키트(SDK)에 대한 지식이 있으면 도움이 될 수 있지만 필수는 아닙니다.
강좌 내용
- 대규모 언어 모델(LLM) 소개
- 시맨틱 커널 소개
- Microsoft의 오픈 소스 오케스트레이터 개요
- 효과적인 프롬프트 개발
- 벡터 데이터베이스 탐색
- 벡터 데이터 관리 및 쿼리
- 의미론적 기능과 그 역할 이해
- 계획 및 의사결정을 위한 LLM
AI 플러그인을 구축하고 비즈니스 계획 및 분석을 위해 AI 도구를 활용하고자 하는 비즈니스 사상가 또는 초보자라면, 이 과정이 훌륭한 자료가 될 것입니다.
대규모 언어 모델(LLM) 및 Microsoft 시맨틱 커널을 사용하여 작업하는 방법을 배우고, LLM을 사용하여 정교한 비즈니스 애플리케이션을 만드는 기술을 습득하게 됩니다.
또한, 이 과정에서는 일반적인 LLM 빌딩 블록과 오픈 소스 오케스트레이터인 시맨틱 커널의 사용법을 강조합니다. Microsoft 디자인 및 인공 지능 부사장 John Maeda가 진행하는 이 과정은 비즈니스 애플리케이션에 대한 필수 지식을 제공합니다.
대규모 언어 모델 미세 조정
Lamini와 협력하여 제공되는 이 과정은 대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정의 기본 사항에 중점을 둡니다. 미세 조정은 자신만의 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 LLM의 신경망 가중치를 업데이트하는 프로세스입니다.
이 과정은 미세 조정을 적용하는 시점, 이를 위한 데이터 준비 방법, 데이터에 대한 LLM 교육 및 평가 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 미세 조정이 프롬프트 엔지니어링 및 검색 증강 생성과 같은 다른 방법과 어떻게 다른지 배우게 됩니다.
사전 학습 요건
이 과정을 최대한 활용하려면 파이썬에 익숙하고 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 이해하는 것이 좋습니다.
강좌 내용
- 강좌 소개
- 미세 조정이 필요한 이유
- 미세 조정이 적합한 경우
- 명령어 미세 조정
- 데이터 준비 및 전처리
- 모델 훈련 과정
- 평가 및 반복
대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정 세계에 대해 자세히 알아보고 관련 기술과 응용 분야를 이해하고 싶다면, 이 과정이 귀중한 자료가 될 것입니다.
해당 분야의 숙련된 강사인 Sharon Zhou가 진행하는 이 과정에서는 미세 조정을 언제, 어떻게 적용해야 하는지, 데이터 준비, 자신만의 데이터를 사용하여 LLM을 훈련하고 평가하는 데 필요한 모든 것을 다룹니다.
ChatGPT API를 사용하여 시스템 구축
OpenAI와 협력하여 제공되는 이 단기 과정은 ChatGPT API를 사용하여 시스템 구축에 중점을 둡니다. 이 과정은 학습자에게 대규모 언어 모델을 활용하여 다단계 시스템을 효과적으로 구축하는 방법을 가르치기 위해 설계되었습니다.
다단계 프롬프트를 사용하여 복잡한 작업을 하위 작업 파이프라인으로 분할함으로써 복잡한 워크플로우를 자동화하고 효율성을 향상시키는 방법을 배울 수 있습니다.
사전 학습 요건
이 과정을 완료하려면 파이썬에 대한 기본적인 이해만 있으면 됩니다. 또한, LLM에 대한 즉각적인 엔지니어링 기술을 향상시키고자 하는 중급 또는 고급 머신러닝 엔지니어에게도 적합합니다.
강좌 내용
- 언어 모델, 채팅 형식 및 토큰
- 분류
- 절도
- 사고의 사슬 추론
- 연결된 프롬프트
- 평가 – I, II
ChatGPT API를 사용하여 시스템을 구축하는 기술을 향상시키고자 한다면, 이 과정이 귀중한 자료가 될 것입니다. 기본부터 고급 개념까지 프롬프트 체인을 생성하고, 파이썬 코드로 작업하며, 고객 서비스 챗봇을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
습득한 실용적인 기술은 다양한 실제 시나리오에 적용할 수 있으므로, 시간을 투자할 가치가 충분합니다. 업계 전문가가 강의하며, 제한된 시간 동안 무료로 제공되는 이 과정을 통해 대규모 언어 모델의 기능을 탐색하고 마스터할 수 있는 기회를 잡으세요.
지금 등록하고 복잡한 시스템을 효율적으로 구축하는 방법을 배우세요!
벡터 임베딩 튜토리얼
이 튜토리얼은 기계 학습 및 인공 지능 프로젝트에서 벡터 임베딩을 이해하고 사용하는 방법을 다룹니다.
OpenAI의 GPT-4 API, LangChain, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 벡터 임베딩이 포함된 AI 도우미를 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
사전 학습 요건
이 과정에서는 특정 사전 지식을 요구하지 않지만, 기계 학습 개념에 대한 기본적인 이해와 프로그래밍에 대한 지식이 있으면 도움이 될 것입니다.
강좌 내용
- 벡터 임베딩의 이해
- OpenAI를 사용하여 텍스트 임베딩 생성
- 벡터 데이터베이스 작업
- LangChain 소개
- AI 어시스턴트 구축
- 실습: AI 도우미 구축
벡터 임베딩에 대한 지식을 강화하고, GPT-4, LangChain, NLP 기술을 사용하여 AI 도우미를 만드는 방법을 배우고 싶다면, 이 튜토리얼이 유용한 자료가 될 것입니다.
벡터 임베딩은 현대 AI의 핵심 개념이며, 이를 사용하는 방법을 이해하는 것은 매우 중요합니다.