본문 바로가기

openAI4

🚀 AI 업계의 핫이슈! OpenAI vs. 딥시크 – o3-mini의 성능 분석 최근 AI 업계에서는 🔥 OpenAI의 새로운 모델, o3-mini 🔥 가 큰 주목을 받고 있습니다.이 모델은 이전 모델들과 비교하여 성능과 속도 면에서 어떤 차이가 있을까요?또한, 경쟁사인 딥시크와의 관계는 어떻게 전개되고 있을까요?이번 글에서는 이러한 궁금증을 친근하고 알기 쉽게 풀어보겠습니다! 😊📌 o3-mini의 특징 및 장단점o3-mini는 OpenAI가 최근 출시한 추론 모델로,📖 수학, 💻 코딩, 🔬 과학 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다.이전 모델인 o1-mini보다 💰 낮은 비용과 ⚡ 빠른 응답 시간을 제공하며,📌 함수 호출 기능을 지원하여 개발자들에게 매우 유용한 도구로 자리매김하고 있습니다.🔹 ✨ 장점:✅ 비용 효율성: 이전 모델 대비 운영 비용이 낮아졌습니다.✅ 빠른.. 2025. 2. 1.
LLM Search Engine: Elasticsearch, Pinecone, FAISS, Milvus 비교 및 샘플 코드 📢 LLM 서비스에서 검색이 중요한 이유LLM(대형 언어 모델)은 강력한 생성 능력을 갖추고 있지만, 정확한 정보 검색 없이 사용하면 가짜 정보(Hallucination) 가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하는 방식이 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이며, 외부 데이터를 검색하여 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 것이 핵심입니다.RAG 구현의 핵심은 효율적인 검색 엔진 구축이며, 주요 검색 방식은 두 가지입니다.✅ LLM 검색을 위한 두 가지 핵심 방법1️⃣ 키워드 검색 (전통적인 검색 방식)텍스트 매칭(Elasticsearch 등)키워드 기반 필터링문서 검색, DB 검색 등2️⃣ 벡터 검색 (유사도 기반 검색 방식)문서 임베딩을 벡터로 변환 후, 유사도 검색 (FAISS.. 2025. 1. 31.
LLM API 사용 시 Function Call Function Calling은 LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, API를 통해 지정된 함수(JSON 형식)를 인식하고, 특정 기능을 수행하도록 요청하는 방식입니다. 이를 통해 AI가 정해진 방식으로 외부 데이터와 연동되거나, 특정 연산을 수행하는 것이 가능해집니다. 🔹 주요 LLM Function Call 지원 사례 모델 Function Calling 지원 여부설명GPT-4-turbo (OpenAI)✅ 지원사용자가 정의한 함수(JSON 기반) 호출 가능Claude (Anthropic)🚧 제한적현재 직접적인 Function Calling 지원은 부족하나, API 연동 가능Gemini (Google)✅ 지원JSON 기반 함수 호출 및 멀티모달 처리 가능Mistral & LLaMA❌ 미지원.. 2025. 1. 29.
AI 챗봇 전쟁: GPT, 클로드, 제미나이, 라마, Cursor AI, 딥시크… 승자는 누구? 최근 AI 챗봇 시장은 격변의 시대를 맞이하고 있습니다. OpenAI의 GPT, Anthropic의 클로드(Claude), Google의 제미나이(Gemini), Meta의 라마(LLaMA), 프로그래머 친화적인 Cursor AI, 그리고 DeepSeek까지! 각자의 강점을 내세우며 치열한 경쟁을 벌이고 있죠. 그럼, 이 AI 챗봇들의 차이점은 무엇이고, 누가 최종 승자가 될까요?1. OpenAI - GPT (ChatGPT)🧠 지능형 대화 AI의 대명사OpenAI는 AI 혁신을 이끌어 온 대표적인 기업입니다. 특히 ChatGPT는 AI 챗봇의 대중화를 견인하며 'AI 챗봇 = GPT'라는 인식을 만들었죠.✅ 장점다양한 버전(GPT-3.5, GPT-4 등)으로 사용자층을 세분화강력한 자연어 처리 능력과 .. 2025. 1. 29.

티스토리툴바