AIPromptSmarteasy 사용해 보기 – 유튜브 영상 보기(20240806)
유튜브 영상, 생성형 인공지능 관련 영상은 가리지 않고 관심 가면 카톡으로 공유해 둡니다. 그러다보니 관심 목록이 쌓여져 갑니다.
AIPilotSmarteasy를 사용해 이 부분 해결하려고 합니다. 공급자는 업스테이지를 사용할 겁니다.
[ Upstage ] : https://www.youtube.com/watch?v=Vm-bSLCMSFA
제공된 스크립트를 기반으로, On Demand는 AI 플랫폼으로, 사용자가 AI 모델을 호스팅하고, 사용자 정의 AI 에이전트를 생성하며, 자동화를 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 자신의 모델을 배포하고, 사용자 정의 지식 베이스를 연결하고, 다양한 사전 구축된 에이전트를 활용할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 플랫폼에는 에이전트 마켓플레이스, 플레이그라운드, 클라우드 서비스, 서버리스 애플리케이션, 그리고 다양한 사용자 지정 옵션을 제공하는 다양한 기능이 포함되어 있습니다.
스크립트는 또한 Bring Your Own Model (BYOM) 및 Bring Your Own Inference (BYOI)라는 두 가지 주요 카테고리에 대해 언급합니다. BYOM은 사용자가 자신의 AI 모델을 플랫폼에 추가할 수 있도록 하고, BYOI는 사용자가 사용자 정의 추론 서버를 연결할 수 있도록 합니다.
또한, 스크립트는 사용자가 자신의 리포지토리를 추가하고, 스피커 투 텍스트 및 텍스트 투 스피커와 같은 클라우드 서비스를 탐색할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 또한, 사용자는 AI 에이전트를 만들고 플레이그라운드에서 상호 작용할 수 있습니다.
스크립트는 또한 사용량 탭을 사용하여 플랫폼에 저장된 문서, 오디오, 비디오 및 이미지에 대한 액세스를 제공하는 것에 대해 언급합니다. 사용자는 또한 자신의 모델에 대한 엔드포인트를 생성하고 자동 스케일링을 설정할 수 있습니다.
이 비디오는 On Demand 플랫폼의 포괄적인 개요를 제공하며, 다양한 기능과 사용자 지정 옵션을 강조합니다.
* On Demand 플랫폼에 대해 알아보는 정도면 되겠다고 판단됩니다. https://app.on-demand.io/
[ Upstage ] :
제공된 스크립트를 기반으로, On Demand는 AI 플랫폼으로, 사용자가 AI 모델을 호스팅하고, 사용자 정의 AI 에이전트를 생성하며, 자동화를 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 자신의 모델을 배포하고, 사용자 정의 지식 베이스를 연결하고, 다양한 사전 구축된 에이전트를 활용할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 플랫폼에는 에이전트 마켓플레이스, 플레이그라운드, 클라우드 서비스, 서버리스 애플리케이션, 그리고 다양한 사용자 지정 옵션을 제공하는 다양한 기능이 포함되어 있습니다.
스크립트는 또한 Bring Your Own Model (BYOM) 및 Bring Your Own Inference (BYOI)라는 두 가지 주요 카테고리에 대해 언급합니다. BYOM은 사용자가 자신의 AI 모델을 플랫폼에 추가할 수 있도록 하고, BYOI는 사용자가 사용자 정의 추론 서버를 연결할 수 있도록 합니다.
또한, 스크립트는 사용자가 자신의 리포지토리를 추가하고, 스피커 투 텍스트 및 텍스트 투 스피커와 같은 클라우드 서비스를 탐색할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 또한, 사용자는 AI 에이전트를 만들고 플레이그라운드에서 상호 작용할 수 있습니다.
스크립트는 또한 사용량 탭을 사용하여 플랫폼에 저장된 문서, 오디오, 비디오 및 이미지에 대한 액세스를 제공하는 것에 대해 언급합니다. 사용자는 또한 자신의 모델에 대한 엔드포인트를 생성하고 자동 스케일링을 설정할 수 있습니다.
이 비디오는 On Demand 플랫폼의 포괄적인 개요를 제공하며, 다양한 기능과 사용자 지정 옵션을 강조합니다.
* On Demand 플랫폼에 대해 알아보는 정도면 되겠다고 판단됩니다. https://app.on-demand.io/
[https://www.youtube.com/watch?v=vo1tUFlicCw&t=1274s]
사용자 질문: “소프트웨어 개발에서 대규모 언어 모델을 사용하는 방법에 대한 개요를 알려주세요.”
AI의 답변:
소프트웨어 개발에서 대규모 언어 모델을 사용하는 방법에 대한 개요는 다음과 같습니다.
1. 대규모 언어 모델 선택: 선택할 수 있는 많은 언어 모델이 있습니다. 예를 들어, 클로드, 코파일럿, 챗GTP, 제미니, 뮤즈 등이 있습니다. 선택은 사용자 인터페이스와 사용자 경험에 따라 달라집니다.
2. 프롬프트 작성: 프롬프트 작성 또는 “프롬프트 엔지니어링”은 대규모 언어 모델에 작업을 지시하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 소프트웨어 엔지니어링과 같은 기술적인 작업을 수행할 때 특히 중요합니다.
3. 문맥 관리: 대규모 언어 모델을 사용할 때 문맥을 유지하는 것이 중요합니다. 문맥은 대화에서 이전에 이야기한 내용을 기억하므로, 잘못된 정보를 제공하지 않도록 주의해야 합니다.
4. Chain of Thought 접근 방식: 복잡한 문제를 해결하기 위해 대규모 언어 모델에게 한 번에 작은 단계로 문제를 해결하도록 요청할 수 있습니다. 이를 “Chain of Thought” 접근 방식이라고 합니다.
5. 역할 할당: 대규모 언어 모델에게 역할을 할당하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, “당신은 성공한 연구자입니다” 또는 “당신은 게임 개발에 익숙한 숙련된 소프트웨어 엔지니어입니다”와 같이 역할을 지정할 수 있습니다.
6. 작업 확인: 대규모 언어 모델과 작업할 때는 특히 코드를 작성할 때 주기적으로 작업물을 확인하는 것이 중요합니다. 코드를 검토하고 필요한 경우 리팩토링해야 할 수도 있습니다.
7. 문맥 크기 관리: 대규모 언어 모델은 대화의 크기에 제한이 있습니다. 문맥 크기에 도달하면 결과를 생성하는 데 느려질 수 있습니다. 이 경우, 문맥을 요약하고 새로운 문맥을 시작하여 작업물을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
이러한 단계를 따르면 대규모 언어 모델을 효과적으로 사용하여 소프트웨어 개발 프로세스를 보조할 수 있습니다.
* 문맥 크기는 챗 방식으로 복잡한 문제를 다룰 때 많이 많이 커져서, 문맥 크기가 작은 공급자는 문맥 크기가 넘었다고 예외를 발생시킵니다.
[https://www.youtube.com/watch?v=x7Df7xVJCT8&t=1274s]
요약:
* Agent Zero는 AI 에이전트를 구축하고 사용하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.
* 이 프레임워크는 간단하고 사용자 정의 가능하며 Python 및 Docker와 호환됩니다.
* Agent Zero는 오류에서 복구하고 터미널에서 상호 작용하며 언어 모델을 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다.
* 개발자는 시스템 프롬프트, 도구 및 모델을 수정하여 프레임워크를 사용자 정의할 수 있습니다.
* 프레임워크의 주요 목표는 오픈 소스 커뮤니티에 유용한 도구를 제공하고 AI 에이전트를 사용하는 데 대한 균형을 유지하는 것입니다.
* 개발자는 향후 메모리 기능과 인간과 같은 학습을 개선할 계획입니다.
부연 설명:
* Agent Zero는 사용자가 AI 에이전트와 대화하여 코드 작성, 오류 복구 및 파일 작성과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
* 프레임워크의 주요 구성 요소는 간단한 Python 코드, 시각적으로 매력적인 사용자 인터페이스 및 Docker 컨테이너를 사용한 분리된 실행 환경입니다.
* 개발자는 챗봇, 생성형 AI 모델 또는 다중 에이전트 시스템과 같은 다양한 유형의 AI 에이전트를 구축하기 위해 Agent Zero를 사용할 수 있습니다.
* Agent Zero는 언어 모델이 작성하고 디버깅한 코드에서 실행되므로 AI 에이전트 개발에서 효율적이고 효과적인 도구로 사용됩니다.
* 개발자는 시스템 프롬프트, 도구 및 모델을 수정하여 프레임워크를 사용자 정의하거나 CREI와 같은 다른 AI 모델 또는 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
* Agent Zero에 대해 관심이 갑니다. Agent Zero GitHub: https://github.com/frdel/agent-zero
[https://www.youtube.com/watch?v=x7Df7xVJCT8&t=1274s]
제공된 스크립트는 Sage라는 교육용 AI 기반 애플리케이션의 요약입니다. 이 애플리케이션은 다양한 현실 환경에서 작동하며, 음성 및 제스처와 같은 다양한 상호작용 방식을 제공합니다. Sage는 명령 구조와 구조화된 수업 계획을 사용하여 정보를 전달하며, 사용자가 질문을 하고 특정 주제에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
스크립트는 또한 Sage의 현재 디자인 결함인 입력 토큰 사용 문제에 대해 논의합니다. 이 문제를 해결하기 위해 검색 기반 생성 시스템을 구현하는 것에 대해 언급하며, 이 시스템은 사용자 프롬프트와 키워드 사전을 받아 입력 토큰 사용을 줄이는 역할을 합니다.
스크립트의 후반부는 Sage와 함께 작업하는 대형 언어 모델(LLM)인 Claude와의 대화입니다. 대화는 Sage의 현재 시스템에 대한 개요와 새로운 기능의 요구 사항을 포함합니다. Claude는 디자인 결함을 해결하기 위한 제안과 구현 개요를 제공합니다.
[https://www.youtube.com/watch?v=HGS5LfyxLUU]
제공된 대본을 기반으로, 해당 동영상은 인공지능 에이전트(AI Agent)에 대한 이해를 다루고 있습니다. 인공지능 에이전트는 고급 인공지능 비서로, 작업을 수행하고 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작동합니다. 이 동영상에서는 Andrew Ng, Cassie AI, Multi-on, R1 device, Google customer service agent, Devin the software engineer AI agent, OpenAI, Meta 등의 회사 및 개인들이 인공지능 에이전트에 대해 논의하고 있습니다.
동영상에서는 현재 사용 가능한 인공지능 에이전트와 미래에 기대되는 인공지능 에이전트에 대한 내용이 다루어집니다. 또한, 인공지능 에이전트가 효과적으로 작동하기 어려운 이유와 관련된 어려움에 대해서도 언급됩니다.
동영상에서는 인공지능 에이전트가 현재 존재하며, 다양한 회사와 개인들이 이를 개발하고 있다고 언급하고 있습니다. 그러나, 인공지능 에이전트가 완전히 자율적으로 작동하는 것은 위험할 수 있다는 의견도 제시됩니다.
동영상은 인공지능 에이전트에 대한 이해와 함께, 인공지능 에이전트가 미래에 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 전망을 다루고 있습니다.
* 이 내용은 원문 스크립트 번역해서 공유해야 겠다는 생각이 드네요.
[https://www.youtube.com/watch?v=4UY6JQBtWcg]
주어진 스크립트를 기반으로 비디오의 개요는 다음과 같습니다:
1. LG CNS에서 AI를 활용한 코드 생성 도구인 Diva AIDE를 공개했습니다.
2. Diva AIDE는 보안 및 개발 표준을 고려하여 기존 AI 코딩 도구의 단점을 개선했습니다.
3. Diva AIDE는 DB 중심의 비즈니스 로직을 응용 프레임워크 코딩 표준에 맞게 생성합니다.
4. AI 코드 생성, 코드로 변환, SQL 생성, 코드 수정, 개요 제공, 분석, 변환, 테스트 등의 기능이 있습니다.
5. Diva AIDE는 대규모 기업 프로젝트에서 사용 가능하며 무료로 사용할 수 있습니다.
6. 체험판 후기를 작성하면 경품을 받을 수 있는 이벤트가 있습니다.
7. Diva AIDE는 이클립스, 인텔리J, VS Code 버전에서 사용할 수 있습니다.
8. 예시를 통해 코드로 변환, SQL 생성, 개요 제공 등의 기능을 보여줍니다.
9. Diva AIDE는 프로젝트의 코딩 표준에 맞게 코드와 주석을 생성할 수 있습니다.
10. AI의 도움을 받아 이해하지 못하는 코드를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
11. Diva AIDE는 레거시 코드를 최신 프레임워크로 변환할 수 있습니다.
12. 자동 AI 기능은 코드의 생성, 테스트, 검토, 수정을 한 번에 수행합니다.
13. AI 플레이 기능은 Azure AI와 같은 AI 서비스를 사용할 수 있게 해줍니다.
14. Diva AIDE는 SI 프로젝트 및 대규모 기업 프로젝트에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
* AIPilotSmarteasy 개발자를 위한 버전인 Simular를 출시 하려 했는데, 이미 국내에서도 하고 있으니, 전체 개발보다는 요구사항 명세 정도로 범위를 줄여서 진행해야 겠다는 생각이 드네요. 이런 내용이 있다 정도로 패스.
