DSPy 소개

• DSPy는 AI 동작을 코드로 설명하는 오픈소스 프레임워크.
• 구조적이고 효율적인 AI 개발을 가능하게 함.

최적화 도구

• AI 모듈의 프롬프트와 가중치를 조정 가능.
• 성능 향상과 특정 작업 맞춤형 조정을 지원.

DSPy 생태계

• 오픈소스 AI 연구 중심의 생태계.
• 커뮤니티 리소스와 협업 도구 제공.

DSPy 학습

• 프로그래밍: 기본 개념 이해.
• 평가: 데이터 처리 및 성능 측정 방법.
• 최적화: 효율성 극대화를 위한 도구 설명.
• 기타 자료: 다양한 검색 클라이언트 지원.

커뮤니티 및 자료

• 커뮤니티에서 리소스 및 사례 공유.
• FAQ 및 API 참조 제공.
• 추천 자료: 오픈소스 AI 연구와 최적화 기법.

• 미국의 칩 수출 통제 강화 주장과 DeepSeek의 AI 성과
• 수출 통제가 민주주의 국가들의 AI 우위 유지에 중요한 역할
• AI 발전을 이끄는 스케일링 법칙, 곡선 이동, 신기술 도입
• DeepSeek의 성과는 수출 통제 정책의 중요성을 약화시키지 않음
• 민주주의 국가들이 AI 선두를 유지하기 위한 지속적인 수출 통제 필요

고성능 알림 시스템 개요

• 비즈니스와 사용자 간의 소통을 향상시키는 핵심 시스템.
• 빠르고 신뢰성 있는 알림 전달로 사용자 경험과 효율성 증대.

아키텍처 설계

• 확장성, 안정성, 효율성을 고려한 설계 필요.
• 마이크로서비스 아키텍처와 클라우드 인프라 활용.

유지보수 및 운영

• 지속적인 모니터링과 업데이트 수행.
• 자동화된 배포 파이프라인으로 오류 감소.

사용자와 비즈니스를 연결하는 역할

• 중요한 정보를 적시에 전달하여 사용자 참여 증대.
• 비즈니스 목표 달성에 기여.

참고 자료

• 마이크로서비스 아키텍처의 이해
• 클라우드 인프라 구축 전략
• 실시간 로그 분석 기법

• 웹 애플리케이션을 재빌드할 필요 없이 Named Releases와 Phased Rollouts를 사용하여 웹 컴포넌트의 새로운 버전을 점진적으로 배포할 수 있다.
• Named Releases를 통해 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 CDN에서 컴포넌트 버전을 업데이트하거나 롤백할 수 있다.
• Phased Rollouts는 새로운 버전을 일부 사용자 그룹에게 단계적으로 출시하여 위험을 관리하고 피드백을 수집할 수 있게 한다.
• 이러한 방법은 웹팩의 Module Federation을 사용하여 컴포넌트를 지연 로드하는 것을 전제로 한다.
• 이를 통해 컴포넌트 버전 관리를 유연하고 효율적으로 수행하여 개발 효율

• RAG #01. RAG 밑바닥부터 웹 채팅까지
  • RAG와 웹 서비스 개발에 관심 있는 분들을 위한 튜토리얼입니다.
  • RAG란?
    • 'Retrieval-Augmented Generation'의 약자로, 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 지식을 결합하여 더 정확하고 신뢰성 있는 응답을 생성하는 기술입니다.
• 선행 지식
  • 튜토리얼을 원활하게 진행하기 위해 필요한 파이썬 지식:
    • 문자열, 리스트 등의 기본 자료형
    • 함수, 클래스, Callable 객체
    • 타입 힌트 문법
    • OpenAI LLM API를 파이썬 코드로 직접 호출해본 경험
• LLM이란?
  • 대규모 텍스트 데이터로 학습된 인공지능 모델
    • 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 보유
    • 질문에 대한 답변, 텍스트 요약, 번역, 코드 작성 등 다양한 작업 수행 가능
• 튜토리얼 구성
  • LLM은 어떤 질문이든 답변을 하려고 노력합니다.
    • LLM의 한계와 실세계 적용 시 고려할 점을 다룸
  • 튜토리얼 실습 준비
    • 실습에 필요한 환경과 도구 설정 방법 안내
  • 비용 계산 함수
    • OpenAI API 사용 시 발생하는 비용 파악 및 관리 방법 설명
  • 대화 시작 시에 한 번에 모든 지식을 제공하기
    • 초기 대화에서 필요한 정보 효과적으로 전달하는 방법 소개
  • 전형적인 RAG
    • RAG의 단계별 구현 방법 상세