본문 바로가기

재테크259

Zapier AI Actions로 SaaS 워크플로 자동화하는 가장 현실적인 방법 코드 없이 가능한 AI 자동화, Zapier가 워크플로를 어떻게 변화시키는가?반복적인 SaaS 운영 업무를 더 이상 수동으로 처리할 필요가 없습니다.Zapier의 AI Actions 기능을 활용하면 코드 작성 없이도AI 기반 자동화를 구현할 수 있어 반복 작업을 효과적으로 줄일 수 있습니다.이 글에서는 실제 활용 사례를 중심으로Zapier AI Actions가 SaaS 워크플로 효율을 어떻게 개선하는지 소개합니다.Zapier AI Actions란 무엇인가요?Zapier AI Actions는 기존 Zap 워크플로에프롬프트 기반 의사결정 로직을 삽입할 수 있는 기능입니다.단순 이벤트 트리거를 넘어서"입력된 텍스트를 분석해 다음 행동을 선택하는"더 유연하고 지능적인 자동화 흐름을 가능하게 합니다.어떤 SaaS.. 2025. 7. 27.
HuggingFace Spaces vs Replicate: 어떤 플랫폼이 AI 모델 배포에 더 유리할까? AI 배포 플랫폼 선택, HuggingFace Spaces와 Replicate 중 무엇이 더 나을까?AI 모델을 개발한 후 가장 중요한 다음 단계는 바로 배포입니다.HuggingFace Spaces와 Replicate는 간편한 배포를 강조하는대표적인 플랫폼이지만, 실제 사용성과 편의성에는 뚜렷한 차이가 존재합니다.이 글에서는 배포 방식, 설정 편의성, 커뮤니티 자원 등을 중심으로두 플랫폼을 비교해봅니다.HuggingFace Spaces : 웹 UI로 즉시 배포 가능HuggingFace Spaces는 Gradio 또는 Streamlit 기반의 UI 도구를 사용해웹 인터페이스 형태로 즉시 모델 결과를 보여줄 수 있습니다.GitHub와 연동되어 푸시만으로 자동 배포가 가능하며,코드와 환경 설정이 깃허브 저장소.. 2025. 7. 27.
소형 언어모델 경량화: LoRA와 QLoRA의 핵심 차이점 LoRA와 QLoRA는 무엇이며 어떻게 다를까? 성능과 목적 중심으로 살펴보기소형 언어모델(SLM)에 대한 수요가 증가함에 따라, 모델을 더 작고 효율적으로 만드는 기술이 주목받고 있습니다.그중에서도 LoRA와 QLoRA는 대표적인 경량화 기법으로, 그 원리와 적용 방식에는 명확한 차이가 존재합니다.이 글에서는 LoRA와 QLoRA의 개념, 구현 방식, 장단점을 비교하여어떤 환경에 어떤 기법이 적합한지 알아보겠습니다.LoRA란 무엇인가?LoRA(Low-Rank Adaptation)는 사전 학습된 모델의 기존 가중치를 고정한 상태에서일부 소량의 파라미터만 학습 가능한 형태로 추가하는 기법입니다.이 방식은 모델의 핵심 성능을 유지하면서도 비용 효율적으로 미세 조정할 수 있게 해줍니다.특히 GPU 메모리가 제.. 2025. 7. 26.
OpenAI Function Calling으로 구현하는 스마트 재고 관리 봇 만들기 재고 관리 자동화, 챗GPT로 진짜 가능한가?기업의 재고 관리 시스템은 생산성과 직결되는 핵심 인프라입니다. 최근에는 OpenAI의 Function Calling 기능을 활용해, 대화형 AI가 실시간으로 재고 데이터를 조회하고 업데이트할 수 있는 봇을 구축하는 사례가 점점 늘고 있습니다. 이 글에서는 Function Calling의 개념부터 재고 관리 시스템에의 실제 적용 방식, 그리고 자동화의 기대 효과까지 전반적으로 살펴보겠습니다.Function Calling이란 무엇인가?OpenAI의 Function Calling은 GPT 모델이외부 함수나 API와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 기능입니다.GPT가 단순한 대화 응답을 넘어서데이터를 실시간으로 불러오거나데이터베이스를 직접 업데이트할 수 있는‘실행 .. 2025. 7. 26.
RAG 2.0, AI 장기 기억의 진화: 검색 기반 생성 기술의 핵심을 밝히다 RAG 2.0은 기존 AI 검색 방식과 어떻게 다를까요?RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 기반 생성)은 GPT와 같은 생성형 모델에 외부 지식을 실시간으로 연동하여 더 정확한 응답을 생성하는 방식입니다. 새롭게 소개된 RAG 2.0은 기존 구조에서 한 단계 진화하여, 장기 기억 기능과 향상된 지식 구조화를 통해 AI의 활용도를 획기적으로 높였습니다. 이 글에서는 RAG 2.0의 구조적 특징, 핵심 기술, 실제 응용 사례를 심도 있게 다뤄보겠습니다.RAG 1.0과 2.0의 구조적 차이점RAG 1.0은 단순히 질문에 대한 외부 문서를 검색하고, 그것을 생성 모델에 투입하는 방식이었습니다.하지만 RAG 2.0은 여기에 "장기 기억 저장소"를 추가하여, 한 번 학습한 지식을다.. 2025. 7. 25.
Gemini 1.5 Pro-Vision의 이미지 해설 능력, 어디까지 왔나? 실제 벤치마크 테스트로 본 이미지 분석 AI의 진화 수준은?최근 출시된 Gemini 1.5 Pro-Vision은 이미지 해석과 이해가 가능한 차세대 멀티모달 AI로 주목받고 있습니다. 단순히 사진 속 사물을 인식하는 수준을 넘어, 이미지에 담긴 맥락과 의미까지 파악하는 능력을 갖췄다고 알려졌습니다. 이번 글에서는 실제 벤치마크 테스트를 통해 이 모델의 이미지 해석 정확도와 활용 가능성을 검증해보았습니다.테스트 환경 및 비교 기준이미지 해석 성능을 객관적으로 평가하기 위해다양한 도메인의 이미지를 선정했습니다.구체적으로는 뉴스 사진, 일상 장면, 과학 시각자료,추상 이미지의 4가지 범주로 나누었으며각 범주에서 20장씩, 총 80장의 이미지를 사용해 테스트를 진행했습니다.항목세부 내용테스트 범주뉴스, 일상, .. 2025. 7. 25.

티스토리툴바