소개할 툴이 그러한 부분에 대해 지원을 하는 툴이긴 하지만 어느정도의 기초 교육이 있으면 좀 더 다양한 활용이 가능할 것 같습니다.
파라미터를 조절하는 기능이 각 LLM 노드에 존재하고 별도의 파라미터로 조정이 가능합니다.
다양한 외부 툴과의 연동과 Reactflow 를 통한 노드베이스 설계, 그리고 리팩토링을 통한 Credential 관리와 토큰 관리를 통해 조직에서 사용할 수 있도록 한 부분이 장점이 아닐까 싶습니다.
[질문] 답변 주셔서 고맙습니다. 그럼, React Flow를 활용한 Full Code 개발 결과물과 연동도 가능할 수 있을 것 같은데 가능한가요?
이 부분은 개발자가 확인을 해봐야 할 것 같습니다. 같은 React Flow UI 를 사용하지만 저희가 커스터 마이징 한 부분도 있어서 확인이 필요할 것 같습니다.
현재는 대학 쪽에 많이 알리고 있고, 대학 쪽 요구사항에 대한 PoC 를 진행하거나 교육용으로 도입을 원하는 곳과 협의 중에 있습니다.
머신러닝을 활용하는 것이 저희 제품에서 일반적이진 않습니다. API 연동이나 데이터베이스 연동등을 통해 머신 러닝을 통해 정제된 데이터나 자료를 연동하는 형태라고 생각하시면 될 것 같습니다.
소스코드에 대한 검증을 다양한 LLM 을 통해 검증하거나, 프롬프팅을 명확하게 지시하는 방법이 있지 않을까 싶습니다. 물론 소스 코드를 만드는 AI 는 일반적인 LLM 과는 차이가 있지만, 어느 정도의 검증은 가능하지 않을까 싶습니다.
목적의 확장이 플랫폼이나 LLM 이 수용할 수 있는 범위인가에 대한 판단이 필요할 것 같습니다. 그렇지 않다면 바로 수정 변경이 가능한 구조이기 때문에 큰 문제는 없을 것 같습니다.
토큰 제한이나 별도의 요구가 있어 로그를 제공하는 메뉴를 현재 추가 개발 중입니다.
설문조사는 웨비나 종료 전에 설문조사탭을 통해 열릴 예정입니다 :)
아직 답변이 없습니다
파이썬 외에도 일반적인 프로그래밍 프로세스를 알고 계시면 Flowise 로 플로우 만드시는데 좀 더 이해가 쉽지 않으실까 싶습니다.
두 가지 모델이 같은 기반의 모델이라 큰 차이점은 없습니다.
한글판은 추후 지원예정이고 현재는 영문판 있습니다.
소스는 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 현재도 업데이트 진행하고 있는데 기존 작성된 플로우의 업데이트도 지원하고 있습니다.
아직 답변이 없습니다
입력한 데이터의 개인정보에 대한 부분은 데이터 정제 과정에서 선행되어 이루어져야 할 것 같습니다.
플로우 형태의 기능이나 노드의 추가가 가능한지 문의하시는 것 같습니다. 솔루션이 오픈소스를 리펙토링한 제품이라 그에 대해서는 별도의 협의가 필요할 것 같습니다.
아직 답변이 없습니다
아직 답변이 없습니다
LLM 을 이용한 앱이기 때문에 결과물에 대한 퀄리티 문제가 있을 수 있을 것 같습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 한 번 제작하고 끝나지 않고 기존에 작성한 플로우를 계속 개선하고 조직내에 다른 사람들과 공유하여 작업할 수 있도록 기능을 구현했습니다.