'AI 챗봇 프레임워크' 검색 분석 결과

🧵 너무 쉬운 AI 엔지니어 되는 방법 1. math & statistics (수학·통계) 2. python (파이썬) 3. classical ML (기본 머신러닝) 4. advanced ML (고급 머신러닝) 5. NLP (자연어 처리) 6. deep learning (딥러닝) 7. transformers (트랜스포머) 8. LangChain (랭체인) 9. LangGraph (랭그래프) 11. MCPS (멀티 컴포넌트 파이프라인 시스템) 12. finetuning (파인튜닝) 13. FastAPI (빠른 API 서버 프레임워크) 순서대로 하면 됩니닥 참 쉽죵~

🚩 공무원 실무에 쓰기 좋은 AI (기획) ChatGPT (챗봇 자동화) ChatGPT (글쓰기) @claudeai (자료찾기) @perplexity.ai (HWP작성) @_inline_ai (지침요약 & 이해) @lilys.ai.korea (회의록 작성) @lilys.ai.korea 혹시 다른 AI 추천하고 싶으면 댓글로 추천해줘

Solar-Open-100B 와 GLM 논쟁은 결국 업스테이지의 승리(?)가 되는 것 같습니다. 사실 의문제기->해명 이였을 뿐이고 (의문을 제기하는 워딩이 좀 강하긴 했지만) 업스테이지 대표님께서 굉장히 젠틀하게 대응해주셔서 큰 문제 없이 종결되고 굳이 승리/패배를 나눌 일이 아니였지만 업스테이지 입장에서는 확실하게 '프롬 스크래치' 학습에 성공했고, 기술력도 선보일 수 있었기 때문에 얻어낸게 많아 'win'이라고 생각이 듭니다. 이번 일은 오픈소스를 했기 때문에 가능했던 건전한 토론과 경쟁이라고 생각이 드는데요. AI 풀스택에 대한 오픈화를 주장하는 저희 회사 + 저 이기에 이런 논쟁이 더욱 반갑게 느껴지는 것 같습니다. 업계가 점차 오픈소스화 되면서 AI 모델, 프레임워크, 어플리케이션, 데이터센터 오케스트레이션, 컴파일러, 네트워킹, 로우레벨 커널, 하드웨어 까지 전부 오픈되어 모두가 적극적으로 참여해 더 좋은 AI 생태계를 만드는 미래가 오길 희망합니다 🥰

요즘 랭체인, AI 프레임워크 공부하면서 느낀 것. 1. 어떻게 하면 프롬프트를 최적화시킬 수 있을지 자연스레 알게 됨. 2. 그래서 시중에 떠돌아다니는 프롬프트 강의를 굳이 들을 필요가 없어짐. 3. 입맛에 맞게 커스텀해서 에이전트 그 자체로 판매할 수 있을 것 같다는 생각이 듦. (챗봇 개념x, 직원 개념o)

요즘 채용시장에 추가된 AI 에이전트 프레임워크 개발 포지션 개빌자 스펙 - Python, AutoGen, LangChain, LangGraph - Git, Github, IntelliJ IDEA, Jira 등 소프트웨어 개발 도우 활용 역량 - AI 챗봇, 자동화 에이전트 서비스 개발 및 최적화 경험 - AI Agent 개발을 위한 프레임웍 설계/ 개발업무 가능

✅ 업무에 도움 되는 오픈소스 AI 도구 모음 1️⃣ GPT4All – 로컬에서 실행 가능한 오픈소스 AI 챗봇 2️⃣ Ollama – 간단한 명령어로 AI 모델 실행 3️⃣ Whisper – 오픈소스 음성 인식 (자막 생성) 4️⃣ AUTOMATIC1111 – 스테이블 디퓨전 기반 이미지 생성 5️⃣ FastChat – 오픈소스 챗봇 프레임워크 6️⃣ Llama.cpp – Meta의 Llama 모델을 가볍게 실행 7️⃣ Bark – 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환 📌 오픈소스 AI로 비용 절감 + 생산성 UP! 🚀

✨ LLM 기반 AI 에이전트 개발, 이 책 한 권이면 끝! ✨ (초보자도 바로 실습 가능한 실전 꿀팁) 1️⃣ LLM과 GPT API로 나만의 AI 에이전트 만들기 → 챗봇, PDF 요약, 이미지 분석 등 실무 예제 가득! 2️⃣ LangChain, LangGraph 등 최신 AI 프레임워크 실습 → 환경설정부터 오류 해결까지 따라만 하면 OK 3️⃣ 실습 파일·코드 제공, 초보자도 쉽게 완주 가능 → 복잡한 개념 없이 바로 실전 프로젝트 완성

이것만 몸에 익히고 AI 챗봇 사용해바. 어떤 거든 모두 원하는 걸 얻을수 있는 프롬프트 근본 프래임워크야. (아래는 조금 더 고급진 프레임워크) 프롬프트 작성 파운데이션 프레임워크 ! P-E-A-S (Problem, Examples, Audience, Style) 문제(Problem): 해결하려는 구체적인 문제나 질문을 정의 예시(Examples): 참고할 예시나 샘플을 제공 대상(Audience): 결과물이 누구를 위한 것인지 명시 스타일(Style): 원하는 톤과 문체를 지정 —- 그리고,. Q-C-Q-A (Question, Context, Qualification, Attributes) S-T-A-R (Situation, Task, Approach, Result) D-E-F-I (Definition, Example, Format, Insights) C-I-A-O (Context, Intent, Action, Output)