안녕하세요 ?   일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ...

아래의 RAG LLM 주요 이슈에 대해 세부 노하우를 보유하고 있으니 관심있으시면 연락 주십시요

 

딥네트워크 CEO /  장석원  /   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net 

 

Sung Kim     AI 스타트업  업스테이지  대표님 페이스북 내용 입니다 ....

정말 개발자들이 사용해 보시고 좋다고 하시는 것이 만드는 입장에서는 가장 #행복한 일입니다. LLM 사용하시면서 RAG등을 하신다면 필수인 임베딩, 최고 성능의 Upstage 임베딩사용하세요! https://console.upstage.ai/ 에서 바로 사용가능 합니다.
 

Sung Kim

LLM을 할때, RAG를 할때, DB화를 할때, 가장 먼저 해야할일은 이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것입니다. 그것도 가장 정확하게 해야 하는데요.
이걸 제일 잘하는 것이 Upstage Document Parse 입니다. https://console.upstage.ai/playground/dp 에서 바로 사용해보세요.

 

안녕하세요 ?   일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ...

위의 내용은 제가  LLM 개발 이슈 관련 가장 관심있게 보는 이슈 입니다 ....

LLM 사용하시면서 RAG등을 하신다면 필수인 임베딩 이슈도 큰 이슈 이거든요 ... 

업스테이지 대표님도 독자적으로 구현한 업스테이지 임베딩 API 상용화 를 소개해 주셨는데요 ...

저도 임베딩 관련해서 제가 세부 분석한것은 영어 / 한국어 임베딩 이것 두가지 기법 논문들을 살펴봤읍니다 ...

저도 한국어 / 영어 임베딩 처리 기법 글로벌 기업 등등의 논문들을 살펴보고 나름 타당해 보이는 설계 구조를 파악할수

있었읍니다 ...    저도 이것 관련 세부 구현 기법 노하우는 파악하고 있는 상태 입니다 ...

 

또 한가지 이슈가  이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것 관련해서도 업스테이지가 유튜브를 통해 공개하신 Document Parse 기법 소개 영상도 봤읍니다 ...

저도  이미지, PDF, 문서등에서 구조화된 정보 (html, md등)를 뽑아 내는 것 관련해서도 저 나름으로 글로벌 기업 등등해서 제시했던 논문 등등해서 검토해본것을 바탕으로 저희 나름의 타당한 파싱 기법 설계 구조를 파악할수 있었읍니다 ...

 

위의 두가지 이슈가 생성형 AI 로 정확한 정보를 얻기 위해 반드시 필요한 기술 이슈인데요 ...

 

이 글을 살펴 보시는 대기업 내지 글로벌 기업의 AI 경영진(개발 책임자)분과 Zoom 화상회의 전 서로간의 설계 이슈 아이디어에 대한 NDA 게약 체결후 Zoom 화상회의로 기술 이슈 세부 논의를 해 봤으면 합니다 ...

 

많은 기술 이슈 문의를 아래의 이메일 주소로 기술 이슈 자문 사항 메일을 보내주시면 서로 검토가 가능할것 같읍니다 ...

 

 

 

 

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