프롬프트 엔지니어링에 집착하지 마세요. AI 에이전트의 핵심은 데이터 준비입니다.

2025-05-16
프롬프트 엔지니어링에 집착하지 마세요. AI 에이전트의 핵심은 데이터 준비입니다.

이 글은 함수를 호출하는 AI 에이전트를 구축하는 데 있어 종종 간과되는 중요한 측면인 데이터 준비에 대해 심층적으로 다룹니다. 저자는 프롬프트 엔지니어링만으로는 충분하지 않다고 주장하며, 기업의 72%가 RAG에 의존하는 대신 모델 미세 조정을 선택하고 있음을 강조합니다. 사용자 정의 데이터 세트를 구축하기 위한 자세한 아키텍처가 제시되며, 도구 라이브러리 정의, 단일 도구 및 다중 도구 예시 생성, 부정적인 예시 주입, 데이터 유효성 검사 및 버전 관리 구현을 포함합니다. 기사 전반에 걸쳐 데이터 품질의 중요성이 강조됩니다. 최종 목표는 자연어 지시를 이해하고 실행 가능한 함수에 정확하게 매핑하는 Siri와 같은 AI 시스템입니다.

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나만의 로컬 음성 어시스턴트 구축하기: 에지의 귀환

2025-05-12
나만의 로컬 음성 어시스턴트 구축하기: 에지의 귀환

거대한 클라우드 LLM에 의존하는 것에 지쳤습니까? 이 5부작 자습서에서는 자연어를 이해하고, 앱 기능을 실행하며, 개인 정보를 존중하는 자신만의 로컬 음성 어시스턴트를 구축하는 방법을 배웁니다. LoRA를 사용한 LLaMA 3.1 미세 조정, 함수 호출 데이터 세트 생성, 로컬에서의 추론 실행, 음성 입출력 통합 방법을 배우게 됩니다. 저자는 로컬 AI에서 MLOps 원칙의 중요성을 강조하고, 강력하고 지속 가능한 로컬 음성 어시스턴트를 구축하기 위한 실용적인 안내를 제공합니다.

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