IT 개발 및 프로그래밍/LLM & AI33 【2025 최신】 멀티모달 RAG 완벽 가이드: 이미지, 오디오, 비디오까지 검색하는 차세대 AI 기술 총정리 🎬 💡 핵심 요약: 멀티모달 RAG는 기존 텍스트 기반 검색 증강 생성(RAG)을 넘어 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 활용하는 최신 AI 기술입니다. 시각적 정보와 텍스트 정보를 동시에 처리하여 더 풍부하고 정확한 응답을 생성하며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 합니다.AI가 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 비디오까지 이해하는 시대가 왔습니다. 텍스트만으로는 전달하기 어려운 복잡한 정보를 AI가 이해하고 처리할 수 있게 된 것입니다. 특히 검색 증강 생성(RAG) 기술에 멀티모달 능력이 결합된 '멀티모달 RAG'는 2025년 AI 분야의 가장 주목받는 트렌드 중 하나입니다.이 글에서는 멀티모달 RAG의 개념부터 구현 방법, 활용 사례, 최적화 팁까지 개.. 2025. 4. 9. 🤖 Gemma 3 vs EXAONE 3.5: 구글과 LG의 최신 AI 모델 비교 분석 2025년, Google과 LG AI Research는 각각 Gemma 3와 EXAONE 3.5를 통해 최첨단 AI 경쟁을 펼치고 있습니다. 두 모델 모두 뛰어난 성능을 자랑하지만, 그 특징과 활용도에는 분명한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 각 모델의 특징, 성능, 활용 분야를 상세히 비교해드립니다.🔍 기본 정보 비교항목Gemma 3EXAONE 3.5 / Deep모델 크기1B / 4B / 12B / 27B2.4B / 7.8B / 32B언어 지원140개 이상 (다국어)한국어 + 영어 (이중언어 특화)멀티모달지원 (텍스트 + 이미지)제한적 또는 미공개컨텍스트 길이128K tokens최대 32K tokens주요 장점가벼운 고성능, 멀티모달, 언어 다양성한국어 특화, 수학/코딩 추론, 실사용 최적화배포/통합.. 2025. 4. 5. 【2025년 최신】 RAG 2.0 완벽 가이드: LLM 환각 문제 해결하는 차세대 검색 증강 기술 총정리 🔍 💡 핵심 요약: RAG 2.0은 기존 검색 증강 생성(RAG)의 한계를 극복한 차세대 기술로, 혼합 검색기, 역방향 검증, 다중 컨텍스트 처리 등의 혁신적 기능을 통해 LLM의 환각 문제를 획기적으로 감소시킵니다. 이 글에서는 RAG 2.0의 개념부터 구현 방법, 성능 최적화 팁까지 실용적인 내용을 총망라했습니다.최근 대형 언어 모델(LLM)의 가장 큰 문제점으로 지적되는 '환각(Hallucination)' 현상을 해결하기 위한 혁신적인 기술이 등장했습니다. 바로 'RAG 2.0'입니다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)를 넘어, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 생성하는 이 기술은 어떻게 작동하며, 개발자들이 어떻게 활용할 수 있을까요?이.. 2025. 4. 4. 🧪 Ollama로 EXAONE Deep 실행하는 방법 (로컬에서 쉽게 사용하기!) Ollama는 로컬에서 LLM 모델을 간편하게 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. Mac, Windows, Linux 모두 지원되며, EXAONE Deep 모델도 Ollama에서 바로 실행 가능합니다.✅ 준비 사항💻 Windows / macOS / Linux 환경💾 최소 8GB RAM (권장: GPU 또는 16GB 이상)🌐 인터넷 연결 (모델 다운로드를 위해)1️⃣ Ollama 설치하기Ollama는 아래 링크에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드할 수 있습니다.🔗 Ollama 다운로드 페이지설치 후 터미널(또는 명령 프롬프트)에서 아래 명령어로 설치 확인을 할 수 있어요:ollama --version2️⃣ EXAONE Deep 모델 실행하기Ollama는 EXAONE Deep 7.8B 모델을.. 2025. 4. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음
