AI시대의 소프트웨어 아키텍처

법률 AI에서 사용할 모델은 일반적으로 아래와 같은 모델과 기술이 활용됩니다. 1. 기초 언어 모델1) GPT 계열 모델 (예: GPT-4)  자연어 처리(NLP)에 강점이 있어 법률 문서 분석, 요약, 질문응답(Q&A)에 적합.  활용 사례:  법률 자문 제공 (비구속적),  계약서나 법률 문서의 자동 요약,  사용자의 질문에 대한 법률 정보 제공2) BERT 계열 모델 (예: LegalBERT)  문장 간의 관계 이해와 문맥적 분석에 강함.  특히 법률 전문 데이터로 추가 학습된 버전이 적합.  활용 사례:  법적 문구의 정확한 해석, 계약 조건 간의 충돌 탐지2. 법률 전문화 모델1) LegalBERT  법률 문서와 판례 데이터를 학습하여 만들어진 모델.  판례 검색, 법률 문서 태깅 및 분류에 유..

랭체인(LangChain)은 다양한 AI 모델을 연결하고, 자연어 처리 기능을 향상시키기 위해 사용되는 오픈소스 프레임워크입니다. 주로 대화형 AI 애플리케이션, 정보 검색 시스템, 자동화된 도우미 등의 서비스를 개발하는 데 사용됩니다. 랭체인의 주요 기능은 여러 언어 모델을 결합하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 것입니다. I.     LangChain 활용 AI서비스 주요 분야  1. 지능형 챗봇랭체인을 사용하여 개발된 챗봇은 단순한 질의응답을 넘어, 다양한 소스의 데이터를 활용한 고급 대화 기능을 제공합니다. 예를 들어, 특정 기업에서는 고객 서비스용으로 랭체인 기반 챗봇을 사용하여 고객이 원하는 정보를 보다 신속하고 정확하게 제공하고 있습니다. 이 챗봇은 다중 언어 모델을 사용해 고..

이 코드는 TensorFlow를 사용하여 인테리어 스타일을 인식하는 모델을 통해 이미지를 분류하고, 그 결과를 파이 차트로 시각화하는 Python 프로그램입니다. 아래는 코드의 각 부분에 대한 구체적인 설명입니다. https://www.youtube.com/watch?v=5dvyLgdae1Q&t=319s 1. 라이브러리 임포트 tensorflow.keras: 딥러닝 모델을 로드하고, 예측을 수행하는 데 사용됩니다.PIL (Python Imaging Library): 이미지 파일을 열고, 크기 조정 및 전처리를 수행합니다.numpy: 이미지 데이터를 배열로 처리하고, 수치 연산에 사용됩니다.matplotlib.pyplot: 예측 결과를 시각화하는 파이 차트를 그리는 데 사용됩니다.2. NumPy 출력 형식..

RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)가 실질적으로 적용된 AI 모델 및 서비스는 다양합니다. 이 기술은 AI가 사람들과 더 자연스럽고 유용하게 상호작용할 수 있도록 돕기 때문에, 상업적으로 성공한 여러 AI 시스템에 사용되었습니다. 아래에 RLHF가 실질적으로 적용된 AI 모델과 서비스의 구체적인 예시를 소개합니다.  1. OpenAI의 ChatGPT- 적용된 방식: ChatGPT는 RLHF의 대표적인 성공 사례입니다. 이 모델은 기본적인 언어 모델을 인간 피드백으로 미세 조정하여, 더 자연스럽고 유용한 대화를 할 수 있도록 개선되었습니다. 사용자들이 제공한 대답의 품질을 평가하고, 올바른 응답을 선택하거나 수정하는 과정을 통해 모델을 개선하는 과정이 포함됩니다.- 구체적 사례: 초기에 GPT-3 모..

IBM Watson for Oncology 사례Watson for Oncology는 IBM의 AI 기술을 활용하여 암 진단 및 치료 계획 수립을 지원하는 시스템임 ## 주요 기능1. 의료 문헌 분석 : 수백만 페이지의 의학 저널, 교과서, 임상 시험 결과를 분석2. 개인화된 치료 옵션 제안 : 환자의 의료 기록과 유전자 정보를 고려하여 맞춤형 치료법 제시3. 근거 기반 의사 결정 : 각 치료 옵션에 대한 근거와 신뢰도 점수 제공 ## 데이터 활용 및 Fine-tuning1. 데이터 수집:   - 의학 저널, 교과서, 임상 시험 결과 등 다양한 소스에서 데이터 수집   - 실제 환자 사례 및 치료 결과 데이터 통합2. 데이터 전처리:   - 자연어 처리 기술을 활용한 비정형 데이터의 구조화   - 의료 용..

Zoom에서 LLAMA (Large Language Model Meta AI) AI 모델을 활용하여 시스템을 개선한 사례1. Zoom AI Companion 도입:   2023년 9월, Zoom은 LLAMA 2 모델을 기반으로 한 'Zoom AI Companion'을 출시함. 이는 Zoom의 다양한 기능에 AI를 통합하여 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 했음2. 주요 기능 개선:   a) 회의 요약:   - AI Companion은 회의 내용을 실시간으로 분석하고 요약   - 핵심 포인트, 결정사항, 후속 조치 등을 자동으로 정리   b) 실시간 번역 및 자막:   - LLAMA 모델을 활용하여 다국어 실시간 번역 및 자막 생성 기능을 강화   - 정확도와 자연스러움이 크게 향상되었음   c) 채팅 ..

최근 들어서 국내의 주요 기업 및 공공기관의 시스템 구축 프로젝트에 AI를 활용한 서비스 구축부분이 주요 요구사항으로 자리를 잡고 있는 추세입니다. 이에 따라서 AI활용 서비스 구현에 대한 주요 체크포인트를 아래와 같이 정리하여 작성 하였으니, 실무 프로젝트를 진행하는 분들은 참고 자료로 활용하시기 바랍니다. 1. 모델 및 아키텍처 선정 : 이 단계에서 기업의 주된 요구사항은 데이터 보안 및 서비스의 안정성에 초점이 맞추어 지며,     실제 구축 사례는 위 표에서 보는것과 같이 a) Cloud환경에서 기업용 chatGPT 사용 b) Cloud 환경에서 Llama와 같은 맞춤형 AI 사용 c) On-Premise 환경에서 맞춤형 AI 사용과 같은 형태로 진행되고 있습니다. 2. Fine tuning & ..