쿼리 트랜스포메이션

사용자의 질문에 답변을 잘하기 위해서 적용되어야할 기술이라고 생각한다.실무적으로 포기하지 않고 지속적으로 해야하는 기술이라고 판단하고 있다.

자연어 To SQL의 경우는 전용 모델 어느것을 사용하느냐가 승패의 중요한 승부처로 보임..SOTA모델로 테스트는 의미가 없다 왜냐면 잘하니깐... 내부망에서 사용하고자 하면 구축형 오픈모델 선택을 잘해야 한다.https://bird-bench.github.io/ 위에 사이트는 자연어 To SQL 벤치마크 사이트인데 확인해보면 다양한 도구 + LLM으로 평가하고 있다.정확도와 일관성을 올리려면 LLM모델 하나 도입해서는 안된다는 인사이트를 얻을수 있다.자주 언급되는 모델이 아래 XiYanSQL-QwenCoder모델을 테스트 하려고 한다.https://github.com/XGenerationLab/XiYanSQL-QwenCoder GitHub - XGenerationLab/XiYanSQL-QwenCode..

AI기반의 PPT를 잘만들수 없을까?유튜브에서 몇번 봤지만 사용하기전에는 그려려니 했다.실제 사용해보니 돈주고 쓸만하다 무료, Plus, Pro 3종류 인데 광고글 아닙니다..^^나는 Plus 결제하고 몇가지 해본결과 퀄리티가 나쁘지 않다. 또 Pro를 사용하면 제안서도 만들수 있을것 같다. 라는 생각을 해봄 4가지 케이스를 만들어 봤는데 사용하기 편하고 페이지별 수정도 되서 추천해봄 우리회사 기획자님이 추천한 싸이트도 있는데 링크 공유드립니다.https://www.genspark.ai/사례1. md파일로 정리한 내용을 가지고 PPT만들기2. 정리한 TXT파일을 기준으로 PPT만들기 3. 주제만 정해주고 자동으로 PPT 만들기 1번째 사례의 키포인트는 Slide구분을 하고 정리하는게 중요해보임 **S..

요즘 ai coding에서 가장 핫한 주제인 vibe Coding에 대한 주제이다.

테스트 결과 실망이네요.......  GPT 결과 짜장면 팔보채 테스트 비교해보시라..

실제로 모델이 제공하는 컨텍스트 사이즈를 최대활용이 가능한가라는 의문에서 시작했다. “이론적으로 32k, 64k, 100k+” 같은 큰 컨텍스트를 지원한다고 알려진 모델들도 실제로는 해당 최대 길이에 도달하기 전부터 성능이 크게 저하되거나, 안정적으로 높은 정확도를 유지하지 못한다는 점을 확인할 수 있습니다. 즉, 모델이 명시적으로 ‘최대 컨텍스트 길이’를 제공한다고 해도, 실제로 그 전 구간에서 이미 성능이 무너질 수 있다는 것   이 표는 “큰 컨텍스트 사이즈”가 곧바로 “안정적으로 높은 정확도”를 의미하지 않는다는 사실을 잘 보여주며,  모델 선택 시 이론상 최대 컨텍스트 길이와 실제 활용 가능한 길이를 구분해봐야 한다는 점 보여주는 중요자료이다. 1.명시된 최대 컨텍스트와 실제 활용 가능 컨텍스트..