AI 36
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- [Google AI Webinar] 'LLM이 물처럼 흐르는 서비스와 콘텐츠 만들기' 웨비나 요약 및 주요 내용 정리
- APE(Automated Prompt Engineering): 프롬프트 엔지니어링 자동화
- KAG(Knowledge Augmented Generation): LLM과 지식그래프의 강력한 조합!
- RAG의 대안! CAG(Cache-Augmented Generation)와 KAG(Knowledge Augmented Generation) 비교
- Google의 `Agents` 백서로 알아보는 AI Agent! (2): Extension과 Function 중심
- Google의 `Agents` 백서로 알아보는 AI Agent!(1) : Overview AI Agent
- 2025년 예측
- Chat 기반 AI 도구는 그만! 협업 툴 AI의 시대!
- O1-preview는 어떨 때 쓰면 좋을까?
- Multi Agent 아키텍쳐
- 프롬프트 엔지니어링 자동화(APE: Automated Prompt Engineering)
- AI Engineer가 되기 위한 Roadmap
- [GPT4o with canvas] 출시!
- [Perprexity] 웹 검색을 통해 최신정보 검색이 가능한 생성형 AI
- 기업에서 AI를 잘 활용하기 꼭 필요한 사항들
- 프롬프트 엔지니어링 - LLM도 잘 물어봐야 잘 알려준다!
- LangChain | Data Generation를 통해 가상데이터 만들기
- NL to SQL - SQL 쿼리 없이 자연어로 DB 조회하기 (with AGENT)
- Mutli Agent | CrewAIAutoGenLangGraph
- Langchain Study | 3-2. Agents 4 - Agent로 Q&A 챗봇 구현 (RunnableWithMessageHistory)
- Langchain Study | 3-2. Agents 3 - Agent + Memory
- Langchain Study | 3-2. Agents 2 - Agent + Retrievers
- Langchain Study | 3-2. Agents 1 - Basic
- Langchain Study | 3-2. Chains (Legacy ChainsLCEL)
- Langchain Study | 3-2. Memory 3 - RunnableWithMessageHistoryMemory Session
- Langchain Study | 3-2. Memory 2 - 영속적 메모리 구현하기 (Persist Memory)
- Langchain Study | 3-2. Memory 1 - Chatbot 만들기
- Langchain Study | 3-2. Retrieval4- RetrievalQA
- Langchain Study | 3-2. Retrieval3 - PDF기반-챗봇만들기-(실습)
- Langchain Study | 3-2. Retrieval2 - Vector Store
- Langchain Study | 3-2. Retrieval1 - RAG
- Langchain Study | 3-1. Model I/O
- Langchain Study | 2-2. 환경구축 - 로컬 환경 구축
- Langchain Study | 2-1. 환경구축 - python 가상환경 구축
- Langchain Study | 1. Basic