[작성자:] fc_story

프론트엔드 개발자 필독! 웹 성능 최적화 기술이 중요한 7가지 이유
AI.ing

프론트엔드 개발자 필독!
웹 성능 최적화 기술이 중요한 7가지 이유

#AI

#프론트엔드

웹 사이트 최적화가 유저 경험에 어떠한 영향을미칠까요?
BBC는 사이트를 로드할때 1초가 더 걸릴 때 마다 10%의 사용자가 이탈한다고 발표했습니다.
통계에 따르면 웹사이트 로딩 시간이 3초 이상 걸리면 방문자 중 40%가 웹사이트를 떠난다고 합니다.
콘텐츠 미리 가져오기로 *Terra는 광고 클릭률을 30% 높이고 LCP 속도를 높이는 결과를 만들었습니다.
*RedBus는 웹사이트의 INP(Interaction to Next Paint) 지표를 개선하고 매출을 7% 늘렸습니다.
불만족한 쇼핑객 중 64%는 느린 웹사이트를 다시 방문하지 않는다고 합니다.

*Terra : 브라질 최대 규모의 콘텐츠 포털 중 하나로 엔터테인먼트, 뉴스, 스포츠를 제공
*redBus : 인도에 본사를 둔 버스 예약 및 발권 웹사이트

이렇듯 웹 프런트엔드 성능과 모니터링은 사용자 만족도, 참여, 그리고 궁극적으로 온라인 비즈니스의 성공에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 빠르게 로드되고 알맞은 시간에 사용자 입력에 응답하는 웹사이트가 로드가 느리고 느린 느낌을 주는 웹 사이트보다 사용자의 참여를 유도하고 유지할 수 있습니다.
프론트엔드 개발자라면 알아야할 웹 성능이 중요한 이유 7가지
1. 최고의 사용자 경험(UX) 제공
프런트엔드 성능은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 로딩 시간이 빨라지고 상호 작용이 원활해지면 사용자 만족도와 참여도가 높아져 유지율과 전환율이 높아집니다.

사용자는 빠른 응답 시간과 원활한 상호 작용을 접할 때 애플리케이션에 대한 긍정적인 인식을 갖게 됩니다. 이러한 인식은 단순한 속도를 넘어 개발자가 신뢰할 수 있는 제품을 만드는 데 투자했음을 상징합니다. 품질에 대한 이러한 인식은 시간이 지남에 따라 사용자의 신뢰와 충성도로 이어집니다.
2. 고객 유지
비슷하게 빠르고 반응이 빠른 프런트엔드 경험을 제공하면 고객 만족도와 유지율이 향상됩니다. 사용자는 성능이 좋고 기대에 부응하는 제품을 다시 찾고 추천 할 가능성이 더 높습니다 . 긍정적인 사용자 경험은 브랜드 충성도와 장기적인 고객 관계 구축에 기여합니다.

반면, 느린 앱은 방치되거나 무능하다는 느낌을 전달하여 사용자에게 앱 뒤에 있는 브랜드나 조직에 대한 부정적인 인상을 남길 수 있습니다. 사용자 기대치가 계속 높아지는 오늘날, 경쟁 환경에서 우수성과 숙련도에 대한 평판을 유지하는 것은 신뢰와 신용을 구축하는 데 필수적입니다.

3. 이탈률 감소
통계에 따르면 웹사이트 로딩 시간이 3초 이상 걸리면 방문자 중 40%가 웹사이트를 떠난다고 합니다.
이렇듯 웹사이트가 느리게 로드되면 사용자는 웹사이트를 이탈할 가능성이 더욱 높아집니다. 성능을 최적화하면 이탈률을 줄이고 방문자의 체류시간을 더 늘릴 수 있습니다.
4. 인지 부하 감소
로딩 속도가 느린 앱은 사용자에게 인지적 부담감을 주며, 추가적인 정신적, 시간적 리소스를 사용해야 합니다. 사용자는 콘텐츠가 로드되기를 기다리는 동안 좌절감, 조바심 또는 불안을 경험하여 전반적으로 긍정적인 경험을 저하시킬 수 있습니다.

5. 경쟁 우위
경쟁이 치열한 오늘날, 기업은 시장에서 살아남기 위해 경쟁사와 차별화를 지속적으로 해야합니다. 반응이 빠른 프런트엔드는 상당한 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 사용자는 느린 서비스보다 더 빠르고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 제품과 서비스를 사용할 가능성이 더 높습니다.
6. 검색 엔진 최적화(SEO)
Google과 같은 검색 엔진은 웹사이트 성능을 중요한 요소 중 하나로 생각합니다. 빠른 웹사이트는 느린 웹사이트에 비해 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위를 차지할 가능성이 높기때문인데요. 프런트엔드 성능을 최적화함으로써 스타트업과 큰 규모의 기업은 검색 엔진 결과의 가시성을 향상하고 웹사이트에 더 많은 유기적인 트래픽을 유도할 수 있습니다.
7. 접근성 향상: 저사양 기기 및 희소 네트워크 최적화
웹 사이트가 웹 모범 사례를 준수하지 않거나 성능 최적화가 부족한 경우 잠재 고객의 큰 부분을 잃을 위험이 큽니다. 개인을 위한 원활한 사용자 경험을 보장하려면 웹 애플리케이션은 다양한 까다로운 조건에서도 쉽게 사용할 수 있고 기능할 수 있도록 설계되어야 합니다.
사이트가 빠르게 로드되고 다양한 플랫폼에서 원활하게 작동하도록 하면 더 많은 잠재고객에게 다가갈 수 있습니다. 효과적인 캐싱 전략 구현 , CDN (콘텐츠 전송 네트워크) 사용 최적화 , 오프라인 액세스 활성화 (다른 전술 중에서)를 통해 일시적인 네트워크 손실이나 불리한 조건이 발생하는 경우에도 사용자가 애플리케이션을 원활하게 계속 사용할 수 있습니다.

이런 7가지의 이유로 앱의 속도는 사용자의 인식, 감정, 행동에 심오한 영향을 미칩니다. 속도와 성능을 우선시함으로써 개발자는 사용자에게 힘을 실어주고, 즐거움을 주고, 영감을 주는 경험을 만들어준다면, 장기적인 관계를 조성하고 비즈니스 성공을 촉진이 가능하겠죠?
중요한 프론트엔드 성능 최적화 능력, 제대로 키울려면?

프론트엔드 개발을 대학을 통해 배우는 것은 전통적이며 일반적인 방식입니다. 하지만 앞으로 나아가기 위해서는 다른 좋은 방법도 많은데요.
컴퓨터 과학, IT 및 소프트웨어 엔지니어링 과정으로 웹 개발을 위한 가장 확실하게 하는 것도 좋지만, UI 또는 UX 디자인 부트 캠프나 강의를 듣는 것도 경력을 높이는 방법 중 하나입니다. 프론트엔드 개발 기술을 향상하기 위해서는 업무 경험을 얻는 것이 무엇보다 중요하며 JavaScript, HTML 및 CSS를 사용하여 웹 사이트를 구축하는 것부터 실무에 바로 사용가능한 능력을 키울 수 있습니다. 무엇보다 성능 최적화로 유저 경험을 최상위로 높여 성과를 낸 기업에 종사하는 강사님에게 배우면 좋겠죠?
여기 성능 최적화에 집중해 부분부분이 아닌 프론트엔드 웹 성능 최적화를 정복할 수 있도록 모든 방법을 알려주는 강의가 있습니다!
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원문 출처 : 7 reasons why frontend web performance optimization is important?
Eight crucial front-end developer skills for 2024

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2024년 04월 10일
auto gpt 설치 총정리, A부터 Z까지
AI.ing

auto gpt 설치 총정리, A부터 Z까지

#autogpt

#프롬프팅

#업무자동화

“Writing a really great prompt for a chatbot persona is an amazingly high-leverage skill and an early example of programming in a little bit of natural language
(챗봇 페르소나를 위해 훌륭한 프롬프트를 작성하는 것은 활용도가 굉장히 높은 기술이며 약간의 자연어로 프로그래밍하는 것의 초기 사례이다).”

– OpenAI CEO Sam Altman

1. auto gpt의 등장

최근 트위터 상에서 뜨겁게 화제가 된 주제가 있었다. 바로 ‘오토 GPT’의 등장이다. 오토 GPT는 AI 스타트업 시그니피컨트그래비타스가 2023년 3월에 공개한 생성AI 서비스이다. 오토 GPT는 마치 스마트한 친구 처럼 질문자에게 무엇을 하고 싶은지 물어보고 그 일을 해결하기 위한 모든 단계를 스스로 찾아내는 기능을 갖추고 있다. 챗 GPT와 마찬가지로 긴 글을 짧게 요약하거나 질문에 대답하거나 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 일을 할 수 있다. 오픈 AI사에서 만든 챗 GPT와 기능은 유사하지만 크게 다른 점은, 바로 짧고 간단한 명령어로 답변 수준이 훨씬 정확하게 도출한다는 점이다.

2. auto gpt란 무엇일까

오토 gpt는 오픈 AI의 언어모델 gpt-4를 기반으로 만든 오픈소스 프로그램으로 사용자가 임무를 주면 중간 단계의 보조 업무들을 자동적으로 수행되는 형태이다. 사용자가 설정한 목적이나 목표에 도달할 때까지 gpt-4를 활용해 스스로 질문과 답변을 반복하며 스스로 인터넷 웹 검색을 하고 검색 내용을 활용까지 한다. 이렇게 보조 업무들이 자동적으로 수행할 수 있는 이유는 챗GPT와 같은 언어 모델 에이전트가 여러개 구성되었기 때문이다. 각각의 에이전트를 명령을 수행하기 위해 필요한 여러 보조 업무들을 수행한다. 예를 들어 어떤 에이전트는 해야 할 업무를 구분하고, 또 다른 업무를 해야한 업무를 해석하고, 또 다른 에이전트는 정해진 업무를 수행하는 형태로 작동된다. 신뢰성면에서도 챗gpt보다 뛰어나다는 평가를 받는다. 그 이유는 한 에이전트가 다른 에이전트의 수행 업무를 평가하며 상호 검증을 하기 때문이다. 이렇게 오토 gpt는 인터넷 접속, 텍스트 생성을 위한 gpt 4 인스턴스, gpt 3 기반의 저장 및 요약과 같은 특징을 활용한다. 각 에이전트마다 자율적인 과정을 자동으로 스스로 반복하면서 사용자가 제시한 목표를 수행해 나가는 형태이다.

오토 gpt는 벡터 데이터베이스와 통합하여 장기 기억과 단기 기억을 모두 갖추고 있다. 벡터 데이터베이스란 간단히 여러 숫자들을 갖고 벡터를 저장하고 관리하는 도구를 의미한다. 벡터 데이터베이스와 장기 기억, 단기 기억 메모리는 오토 gpt가 학습하고 사용자의 문맥 파악하는데 매우 중요한 역할을 담당한다.
이런 이유로 오토 gpt는 범용 인공지능(AGI)와 가장 근접했다고 평가되고 있다. 범용 인공지능은 사람이 가진 일반적 지능을 모방하거나 이를 초월하는 인공지능을 의미한다. 새로운 작업을 배우고 수행하는 능력을 지니면서 복잡한 문제를 해결하고 추론을 통해 결론을 도출할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 오토 gpt는 최종 목표만 설정해 주면 목표 달성을 위해 일련의 과정을 반복하면서 결과물을 생성해 사용자에게 가장 최적의 도움을 주기 때문이다.

3. auto gpt의 활용처

이러한 특징으로 인간의 텍스트를 생성하고 많은 텍스트에 대한 해석을 기반으로 질문에 답하며 번역까지 할 수 있어 텍스트 분류, 감정 분석 등에도 활용되고 있다. 문제 해결력이 뛰어나다는 이유로 챗봇, 가상 비스, 언어 학습 도구 등 자연어 처리 응용 프로그램에서 큰 잠재력을 보이고 있다. 오토 GPT를 활용할 수 있는 대표적인 작업은 콘텐츠 생성 자동화가 있다. 블로그 글, 기사 또는 서비스 설명과 같은 콘텐츠 생성 업무에서 자동화를 지원할 수 있다. 또한 데이터를 학습하고 분석하는 자동화도 가능하다. 오토 gpt는 대규모 데이터 세트를 처리하고 의미있는 정보를 추출해 유용한 보고서를 생성할 수 있다. 이 외에도 코드를 읽고 쓸 수 있어 코드 생성을 자동으로 지원할 수 있고 이메일을 자동으로 주고 받을 수 있는 특징을 지니고 있다. 웹 브라우저나 워드 프로세서와 같은 서비스와 상호 작용을 하면서 ‘펫 시장에 대한 시장 분석과 전략을 세워줘’라고 프롬프트를 생성하면 적절한 광고 전략을 개발하거나 웹사이트를 구축할 수 있게 된다.

특히 오토 gpt는 자동화, 다양한 작업 수행, 최신 정보 활용 측면에서 큰 장점을 갖추고 있다. 먼저 자동화 측면에서 오토 gpt는 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 필요한 모든 단계를 자동으로 수행한다. 이는 사용자가 일일이 개입하지 않아도 AI가 스스로 문제 해결 방식을 바꿔가면서 목표를 달성한다는 의미이다. 또한 오토 GPT는 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 고품질의 인간 텍스트를 생성하고 많은 양의 텍스트를 요약하며 질문에 답하고 언어 간 번역까지 할 수 있다. 텍스트 분류는 물론이고 감정 분석까지도 활용될 수 있다. 이 밖에도 오토 GPT는 최신 정보를 활용하고 고품질 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 생성하면서 제작 프로세스를 늘릴 수 있다. AutoGPT는 자주 묻는 질문에 대한 응답, 문제 해결 가이드, 맞춤형 이메일 응답을 생성하여 고객 지원 자동화를 지원할 수 있다. 이를 통해 응답 시간을 줄이고 전반적인 고객 만족도를 높일 수 있다.

4. 이렇게 쓸모있는 auto gpt의 설치법

다양한 활용을 위해 auto gpt를 설치하기 위해서는 세팅된 컴퓨터 환경이 필요하다. 세팅이 되면 명령 프롬프트를 열어 오토 GPT 다운을 하면 된다.
명령 프롬프트는 윈도우키+S를 눌러서 윈도우 검색 창을 열어서 ‘cmd’를 검색하면 명령 프롬프트가 검색된다. 이때 명령 프롬프트에서 명령어를 입력하고 엔터를 눌러주면 자동으로 오토 GPT가 다운로드 된다.

오토 GPT 다운로드 : git clone -b stable https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
오토 GPT 폴더로 이동 : cd auto-gpt, 해당 명령어를 입력하면 Auto GPT 폴더로 진입하게 된다.
패키지 설치 : pip install -r requirements.txt Auto GPT 폴더에 진입한 뒤 명령어를 입력하면 오토 GPT의 패키지가 설치되게 된다.
환경 설정 파일을 수정하기 : Auto-GPT 폴더 안에 들어가면 ‘.env.template’ 라는 파일이 보인다.. 이 파일 이름의 뒤에 있는 ‘.template’ 문구를 지워서 ‘.env’로 만들고 .env 파일을 우클릭하셔서 연결 프로그램을 메모장으로 선택해 연다. 메모장이 열리면 ‘OPENAI’ 섹션을 찾아 ‘OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key’ 이 부분에서 ‘your-openai-api-key’ 이 영역에 복사해두었던 자신의 ChatGPT API 키를 입력하고 저장 후 메모장을 종료한다.
오토GPT 실행 : 다시 명령 프롬프트에서 ‘\\run.bat’ 명령어를 입력하면 실행된다.

오토 GPT는 사용자가 설정한 이름을 입력한 뒤 엔터를 누르면 설정한 이름을 언급하며 답변을 제공한다. 원하는 임무를 부여하면 오토 GPT가 동작되는 방식이다.

5. 업무효율 높이는 auto gpt, 제대로 배워보고 싶다면!

일일이 질문하는 것이 아니라 알아서 처리하는 비서가 필요하다면, 업무량이 너무 많아서 업무를 간소화할 수 있는 솔루션을 찾고 있다면, 오토 GPT에 관심을 가질 필요가 있다. 오토 GPT는 번역 AI 봇 제작부터 시장 조사, 개발 작업, 프로그래밍 성능 향상까지 다양한 작업을 높은 완성도로 답변을 처리하게 된다. 따라서 자신에게 필요한 맞춤형 인공지능 서비스를 직접 구현하고 업무에 적용하는 것은, 앞으로 어떤 분야에서 일을 한다 해도 반드시 필요한 과정이 될 것이다. 가령 패스트캠퍼스의 [알아서 일하는 진짜 인공지능 Auto-GPT 서비스 구현] 강좌는 수강생들이 실제 AI 서비스를 구현 실습할 수 있도록 돕는다. 뉴스 크롤링과 요약부터 마케팅 문구 자동생성기 제작까지, 직장인부터 프리랜서까지 일터에 있는 누구나에게 필요한 과정이 담겨 있다.

오토 GPT개발을 위한 사전 개발 지식이 필요하지 않고 누구나 빠르게 배울 수 있다. ‘알아서 일하는 진짜 인공지능 Auto GPT 서비스 구현’은 배경에 관계없이 모든 사람이 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 숙련된 전문가이든 이제 막 시작하는 사람이든 오토 GPT를 효율적으로 배워 나갈 수 있다. 오토 GPT를 배우는 것은 생산성을 높여주고 효과적인 자연어 처리 솔루션을 개발하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하며, 대량의 텍스트 데이터를 분석하는 데 도움이 된다. 이는 비즈니스, 연구, 창의적인 작업 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 오토 GPT를 배우는 것은 누구에게나 가치 있는 경험이 될 것이다.

6. 나가며

결국 오토 GPT는 우리가 언어를 이해하고 사용하는 방식을 변화시키는데 중요한 역할을 하고 있다. 이 기술이 제공하는 놀라운 가능성은 우리가 정보를 처리하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하고, 대화를 이끌어 나가는 방식을 완전히 바꿀 수 있다. 오토 GPT는 인공지능의 미래를 형성하는 중요한 도구이며, 이 기술을 배우고 이해하는 것은 선택이 아닌 필수이다. 이 기술의 발전은 계속될 것이며 얼마나 기술의 변화에 적응하고 활용하느냐에 따라 우리의 일상 생활 속 변화가 커질 것으로 보인다.

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“Writing a really great prompt for a chatbot persona is an amazingly high-leverage skill and an early example of programming in a little bit of natural language
(챗봇 페르소나를 위해 훌륭한 프롬프트를 작성하는 것은 활용도가 굉장히 높은 기술이며 약간의 자연어로 프로그래밍하는 것의 초기 사례이다).”

– OpenAI CEO Sam Altman

[출처] 동아일보

1. 아마존이 오픈AI의 라이벌 업체에 3.7조원을 투자할 예정이다

아마존의 클라우드 부문 자회사인 AWS가 AI스타트업인 앤스로픽에 한화로 약 3조 6977억 원에 달하는 금액을 투자하겠다고 밝혔습니다. 이미 투자한 금액까지 합치면 아마존이 앤스로픽에 투자하는 금액은 총 40억 달러에 달하게 되는데요. 아마존 창사 이후로 이정도로 대규모 외부 투자는 처음입니다. 오픈AI와 뒤따르는 앤스로픽, 미스트랄AI 등 관련 기업들의 소리없는 전쟁이 시작되고 있는 것 같네요. [출처]

2. 앞다투어 생성형AI 도입하는 미국 기업들

월스트리트저널에 따르면 미국 여러 분야의 기업들이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 투자수익률 악화를 무릅쓰고 생성형 AI를 적극 도입하고 있습니다. 연 매출 10억 달러 이상의 기업들을 대상으로 한 설문조사에서 무려 43%가 향후 1년간 생성AI 관련해 1억 달러 이상을 투자할 예정이라는 것이 밝혀졌는데요. 대표적인 예로, 공유 숙박 플랫폼 에어비앤비가 게스트가 원하는 숙소를 찾을 수 있도록 생성AI를 활용하는 중입니다. [출처]

3. 인공지능의 출현 ‘기술적 특이점’ 개념 제시한 SF작가 버너 빈지 별세

인간 능력을 뛰어넘는 인공지능의 출현 시점을 의미하는 ‘기술적 특이점’ 을 예고한 공상과학 소설 작가 버너 빈지가 향년 79세로 사망했습니다. 그는 이미 1983년에 모 잡지에 기고한 글에서 인간을 뛰어넘는 인공지능의 탄생을 내다보았으며, 이를 물리학의 시공간적 특이점 개념을 차용해 설명하기도 했습니다. 이후 1993년에는 “30년 안에 우리는 추인적 지능을 창조할 수 있는 기술적 수단을 갖게 될 것”이라 예측한 바가 있습니다.

4. 사우디아라비아, 인공지능 분야에 ‘통 큰 투자’

뉴욕타임즈 보도에 따르면, 사우디아라비아가 AI분야 투자를 위한 한화 약 53조에 달하는 기금을 조성할 계획입니다. 무함마드 빈 살만 왕세자가 이끄는 국부펀드가 실리콘밸리의 주요 VC로 꼽히는 앤드리슨 호로위츠와 파트너십을 체결 논의중이라는 소식인데요. 사우디가 조성할 펀드 금액은 세계 최대의 스타트업 투자사 역할을 맡아온 소프트뱅크에 맞먹는 정도라고 합니다. [출처]

5. LG, 국내 최초 ‘사내 AI 대학원’ 설립?

LG가 우리나라 최초로 대기업 대학원을 설립합니다. AI 혁명이 화두가 되면서 국내 대학에 관련 학과 개설 붐이 일기도 했는데요. 이 분야의 기술 변화 속도가 워낙 빠르다보니 대학에서 석/박사 학위를 받은 인재를 채용해도 기업 입장에서는 만족할만 한 수준이 아니었습니다. 정식 대학원이 설립되면 LG는 매년 30명의 석/박사 과정생을 뽑아서 양성할 계획입니다. [출처]

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(챗봇 페르소나를 위해 훌륭한 프롬프트를 작성하는 것은 활용도가 굉장히 높은 기술이며 약간의 자연어로 프로그래밍하는 것의 초기 사례이다).”

– OpenAI CEO Sam Altman

한국언론진흥재단 미디어정책리포트 2월호

1. 오픈AI의 소라(Sora), 올해 안에 일반 대중에게 공개될 예정

챗GPT 개발사인 오픈 AI가 지난달에 동영상 생성 인공지능 ‘소라 (Sora)’를 공개했죠. 첫 공개 이후 소라는 ‘제한된 수의 창작자’만 사용할 수 있도록 허용된 상태였는데요. 오픈AI의 CTO 미라 무라티가 월스트리트저널과 인터뷰한 내용에 따르면 올해가 가기 전, 대중들이 소라를 이용할 수 있게 될 전망입니다.

2. EU에서 세계 최초로 ‘AI법’ 가결됐다

유럽연합에서 세계 최초로 AI 기술을 규제하는 법안이 통과됐습니다. 인공지능이 일으킬 수 있는 위험을 총 네 개 등급으로 나누어 규제하는 것이 골자입니다. 위험 범위는 각각 ‘수용 불가능한 위험’, ‘고위험’, ‘제한적 위험’, ‘저위험’ 네 단계로 나뉘는데요. 해당 법안은 EU회원국 안에서만 적용되기에 국내에 직접 영향을 미치진 않을 예정입니다.

3. 삼성전자, AI 추론칩 ‘마하1’ 개발 발표

지난 20일 삼성전자의 주주총회가 있었죠. 이 자리에서 AI 추론칩 ‘마하1’이 개발중이라는 사실이 발표됐습니다. 메모리와 그래픽처리장치(GPU) 간 병목 현상을 해소하는데 초점을 맞췄다는 마하1인데요. 앞서 메타가 ‘아르테미스’를, 마이크로소프트가 ‘마이아100’를, 구글이 ‘TPU v5e’를 개발한 바 있었는데요. 삼성전자 역시 AI 반도체 영역에 본격적으로 뛰어든 것으로 보입니다.

4. 아이폰에 제미나이 탑재 가능성.. 애플-구글 손잡기?

애플이 구글의 생성형 AI 제미나이를 아이폰에 싣기 위해 협상 중이라는 사실이 블룸버그 등의 외신을 통해 알려져 화제입니다. 현재 애플 측은 구글의 제미나이 뿐 아니라 오픈AI의 인공지능 모델 역시 고려하고 있는 것으로 보이는데요. 애플은 지난해 자체 LLM인 Ajax를 개발했지만 경쟁 모델들에 비해 성능이 미달인 것으로 평가를 받았죠. 그렇기에 아예 파트너십을 통한 돌파구를 마련할 작정인 것 같습니다.

5. LG, 국내 최초 ‘사내 AI 대학원’ 설립?

LG가 우리나라 최초로 대기업 대학원을 설립합니다. AI 혁명이 화두가 되면서 국내 대학에 관련 학과 개설 붐이 일기도 했는데요. 이 분야의 기술 변화 속도가 워낙 빠르다보니 대학에서 석/박사 학위를 받은 인재를 채용해도 기업 입장에서는 만족할만 한 수준이 아니었습니다. 정식 대학원이 설립되면 LG는 매년 30명의 석/박사 과정생을 뽑아서 양성할 계획입니다.

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“Writing a really great prompt for a chatbot persona is an amazingly high-leverage skill and an early example of programming in a little bit of natural language
(챗봇 페르소나를 위해 훌륭한 프롬프트를 작성하는 것은 활용도가 굉장히 높은 기술이며 약간의 자연어로 프로그래밍하는 것의 초기 사례이다).”

– OpenAI CEO Sam Altman

달리가 그린 ‘인공지능의 미래’

AI로 경제효과 ‘310조원’어치 창출?

한국 정부는 올해 AI 기술의 일상화를 촉진하기 위해 7102억원을 투자할 계획입니다. 이는 AI를 활용한 소아 및 중증 질환 치료, 맞춤형 돌봄 교육 제공 등 다양한 분야에서의 활용을 의미합니다. AI 도입으로 인한 연간 경제 효과는 매출 증대와 비용 절감을 통해 총 310조원에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 노력은 국가적 차원의 AI 혁신 방향성을 제시하고, AI를 통한 경제 및 사회적 가치 창출에 중점을 두고 있습니다.

오픈AI, 도쿄까지 진출… 글로벌 확장

오픈AI가 일본 도쿄에 첫 아시아 사무실을 개설하며 글로벌 확장을 가속화하고 있습니다. 이는 AI 규범 제정을 주도하는 일본과의 협력 및 아시아 시장 진출 전략의 일환입니다. 또한, 회원 가입 없이 누구나 챗GPT를 사용할 수 있도록 서비스를 개방해 AI 기술 접근성을 높였습니다. 이러한 조치는 AI 개발의 윤리적 기준 확립과 사용자 기반 확대를 목표로 합니다.

AI로 하는 ‘놀이’는 ‘전기 먹는 하마’

챗gpt 자주 사용하시나요? 인공지능을 꼭 업무에만 사용하는 것은 아니죠. AI에게 이것저것 질문하며 시간을 보내는 것이 하나의 ‘놀이’로 자리잡고 있는 요즘인데요. 미국 카네기멜론대 연구진과 세계 최대 머신러닝 플랫폼 허깅페이스 소속 연구진에 따르면, 생성AI 가 이미지 하나를 만들어내는 과정에서 스마트폰 한 대를 충전할 수 있는 에너지가 필요하다고 합니다. 앞으로는 과도한 육식, 환경파괴 만큼이나 ‘디지털 과소비’ 역시 기후위기를 빠르게 앞당기는 주된 요인이 될 것으로 보입니다.

일론 머스크의 테슬라, 자율주행 로보택시 공개 예정

오는 8월 8일에 테슬라가 자율주행 로보택시를 대중에 선보일 예정입니다. 발표 직후 테슬라의 주가가 4.9% 급등하며 무인 택시에 대한 기대감이 반영된 듯 보였는데요. 머스크 평전에 따르면 해당 택시에 대한 논의는 2011년부터 있었습니다. 일론 머스크가 SNS를 통해 로보택시를 언급한 것이 전기차 수요가 낮아지는 현상에 대한 눈속임이라는 반응도 있습니다. [출처]

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미드저니 사용법: ai 그림 초보를 위한 프롬프트 팁
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미드저니 사용법: ai 그림 초보를 위한 프롬프트 팁

#챗봇

#프롬프팅

#LLM

“Writing a really great prompt for a chatbot persona is an amazingly high-leverage skill and an early example of programming in a little bit of natural language
(챗봇 페르소나를 위해 훌륭한 프롬프트를 작성하는 것은 활용도가 굉장히 높은 기술이며 약간의 자연어로 프로그래밍하는 것의 초기 사례이다).”

– OpenAI CEO Sam Altman

ai 그림은 이제 우리 일상 곳곳에서 만나볼 수 있습니다. 웹툰, 책표지에 등장하는 멋진 일러스트를 만드는 데도 사용되니까요. 그런데 나도 한 번 시작해볼까 하고 ai 그림을 검색하면, 수많은 선택지가 등장합니다. 어떤 프로그램을 시작해야 할지 고르기 어렵고 막막하다면 빠른 속도로 멋진 이미지를 얻을 수 있는 미드저니를 추천드립니다.
미드저니는 대중적으로 널리 알려진 생성형 ai 프로그램으로, 사용자가 입력한 프롬프트에 따라서 원하는 스타일의 이미지나 그림을 자동으로 만들어줍니다. 상상만 했던 아이디어를 간단하고 세련되게 만들어 낼 수 있기 때문에, ai 그림에 입문하는 초보에게 딱 적합한 프로그램이랍니다. 이번 글에서는 ai 그림을 처음 시작하는 분들을 위해 플랜, 디스코드 설치 방법부터 미드저니 프롬프트를 잘 쓰는 방법까지 미드저니 사용법을 꼼꼼하게 총정리했습니다.

| 초보자를 위한 미드저니 사용법: 미드저니 플랜 종류

미드저니는 다양한 플랜을 제공합니다. 기존에는 베타 서비스로 25회 사용이 가능한 무료 플랜을 제공했으나, 현재는 유료 플랜만으로 이용이 제한 된 상황입니다. 유료 플랜에는 베이직, 스탠다드, 프로 플랜 3가지가 존재합니다. 가장 많은 기능을 지원하는 미드저니 프로 플랜의 특징을 우선적으로 소개해드리겠습니다.

유료 미드저니 플랜 프로 특징
가격: 월간 구독료 $60, 연간 구독료 $576
이미지 생성 횟수: 200개 제한이 있는 베이직과 달리 프로와 스탠다드는 무제한입니다.
빠른 생성모드: 사용시간은 1800분이며, 동시 작업 가능 개수는 12개 입니다.
Stealth 모드 제공: 베이직과 스탠다드에는 제공되지 않는 기능으로, 자신이 만든 이미지와 명령어를 공개하지 않을 수 있습니다.

| 초보자를 위한 미드저니 사용법: 디스코드 설치

1. 디스코드(Discord) 다운로드 및 회원가입

미드저니를 사용하려면 먼저 디스코드를 다운로드하고 가입해야 합니다. 웹사이트가 아니라 디스코드 서버에서 그림이 만들어지기 때문입니다. 디스코드 웹사이트(https://discord.com/)에 방문해 계정을 만들고 메일 인증을 해주세요.

2. 미드저니 회원가입

디스코드 계정이 준비되었다면, 미드저니에 가입해주세요. 포털 사이트에 검색하거나, https://www.midjourney.com/ 해당 링크로 들어가서 진행하면 됩니다. 원하는 플랜을 선택하고 결제를 진행하면, 미드저니 계정이 만들어집니다.

3. 미드저니 이미지 생성 방법

디스코드 newbie 채널 입장: 디스코드에서 미드저니 서버에 가입하면 newbie 채널에 들어가세요. 미드저니에서는 여러분의 그림과 다른 사람들이 만든 그림들, 사용 된 프롬프트까지 모두 확인할 수 있답니다.
채팅창에 명령어, 프롬프트 입력: 그림을 만들고 싶다면 채팅창에 명령어와 그 뒤에 설명인 프롬프트를 입력해야 합니다. /imagine prompt 라고 쓴 후에 만들고자 하는 그림의 스타일, 특징을 영어로 적어주면 됩니다. 입력 후 약 1분 정도 후에 4개의 이미지가 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.
몇 가지 미드저니 프롬프트 리스트들을 예시로 준비했습니다. 더 다양한 명령어를 확인하려면 미드저니 공식 웹사이트를 방문해주세요.
예시 1) 해질녘의 붉은 태양과 금빛 바다: /imagine prompt sunset
예시 2) 네온사인의 빌딩과 비행차가 가득한 미래도시: /imagine prompt cyberpunk city
예시 3) 여유로운 숲 속에서 나무들 사이로 비치는 햇살: /imagine prompt peaceful forest
이미지 생성 후 수정 및 다운로드: U1~U4를 눌러 마음에 드는 이미지를 다운받거나, 좀 더 수정하고 싶다면 V1~V4를 누르면 됩니다. 완전히 마음에 안 들면 새로고침을 눌러주세요.

| 초보자를 위한 미드저니 사용법: 프롬프트 작성하기

프롬프트는 미드저니 뿐만 아니라 ai 그림 프로그램 사용에서 아주 중요한 개념인데요, 우리는 프롬프트를 통해서 작업을 지시하기 때문입니다. 미드저니 프롬프트의 종류는 크게 이미지 프롬프트, 텍스트 프롬프트, 매개변수(Parameter)로 구분할 수 있답니다. 미드저니는 이 프롬프트들을 읽고 사용자가 원하는 그림을 생성하기 때문에, 프롬프트가 모호하면 AI가 원하는 대로 작업을 수행하기 어려울 수 있습니다.

이밖에도 기업이 직접 만든 ai 광고는 아니지만 엘론 머스크를 비롯해 많은 관심을 낳았던 영상도 있습니다. 2023년 유튜버 데몬플라잉폭스(demonflightfox)는 해리포터를 활용해 만든 발렌시아가(Balenciaga) 밈 3편(1, 2, 3)을 공개했습니다. 그는 미드저니를 비롯한 4가지 AI 프로그램을 활용해 영상을 제작했다고 밝혔습니다. 영상에는 애니메이션으로 구현된 주인공들이 발렌시아가의 옷을 입고 등장합니다. 그들은 “해리, 너는 마법사야(You’re a Wizard, Harry)” 대신 “해리, 너는 발렌시아가야(You’re a Balenciaga, Harry)”라고 말하는 등 언어유희를 즐기죠. AI가 위트를 구사하는 모습이 어딘지 낯설면서 신기합니다.

| 미드저니 프롬프트 팁 ①: 공식 가이드 참고하기

원하는 스타일리시한 그림을 얻기 위해서는 프롬프트를 잘 작성해야겠습니다. 그렇다면 어떻게 써야 잘 썼다고 소문이 날 수 있을까요?
미드저니의 공식 가이드( https://docs.midjourney.com/docs/prompts ) 내용을 참고해서 몇 가지 팁들을 정리했습니다.
1. 프롬프트의 길이:
원하는 이미지를 그리고 싶다면 어구 형태로 명확히 설명하는 것이 중요합니다. 너무 짧다면 정말 기본적인 이미지가 만들어 질 수 있어요.
그렇다고 매우 긴 프롬프트가 꼭 좋은 것은 아니기 때문에, 원하는 이미지를 어떻게 그릴지에 집중하며 적절한 단어나, 구절 단위를 고민해보세요.
2. 적절한 단어 선택:
사용하는 단어와 표현은 결과물에 큰 영향을 미칩니다. 간결하면서도 표현력 있는 단어를 선택하고, 필요한 경우 유의어를 활용하세요. 다양한 스타일을 나타내는 키워드를 알아두면, 더 원하는대로 묘사할 수 있습니다.
3. 세부적인 이미지 묘사:
대상, 매체, 환경, 조명, 색상, 분위기, 구도 등의 요소를 고려하여 맥락을 구체적으로 설명하는 것이 좋습니다. 아래는 공식 가이드에 있는 프롬프트 예시입니다.
대상: person, animal, character, location, object, etc.
매체: photo, painting, illustration, sculpture, doodle, tapestry, etc.
환경: indoors, outdoors, on the moon, in Narnia, underwater, the Emerald City, etc.
조명: soft, ambient, overcast, neon, studio lights, etc
색상: vibrant, muted, bright, monochromatic, colorful, black and white, pastel, etc.
– 분위기: Sedate, calm, raucous, energetic, etc. 구도: Portrait, headshot, closeup, birds-eye view, etc.

4. 매개변수(parameter) 활용: 매개변수를 사용하여 이미지 크기, 품질, 이미지 비율, AI 버전 등을 설정하고 원하는 스타일에 맞게 조절하세요. 미드저니를 사용하면 처음 시작한 초보도 손쉽게 멋진 작품들을 얻을 수 있지만, 피드백을 반영해 프롬프트를 많이 조정하고 개선하는 연습을 한다면 내가 원하는 스타일에 더욱 부합하는 그림을 얻을 수 있을 거예요.

| 미드저니 프롬프트 팁 ②: 미드저니 갤러리

다른 사람들의 결과물과 프롬프트를 보며 연습하는 것도 실력을 쌓을 수 있는 방법 중 하나입니다. 미드저니 갤러리 혹은 미드저니 쇼케이스는 사용자들이 생성한 ai 그림들의 모음인데요, 다양한 스타일과 아이디어를 담은 작품들이 진열되어 있습니다. 미드저니 갤러리에서는 다른 사용자들이 어떻게 프롬프트를 활용해 이미지를 생성했는지도 확인할 수 있기 때문에 초보자들에게 아주 유용한 학습자료가 될 수 있습니다. 아래 주소에서 다양한 ai 그림을 감상해보세요 ( https://www.midjourney.com/showcase/recent/ )

| 미드저니에 입문한 당신을 위한 선생님, AI 아티스트 ChaiChai

오늘 이렇게 AI 그림 프로그램인 미드저니 초보 사용법을 함께 알아봤는데요. 여러 스타일의 그림들을 빠르게 만들어 낼 수 있다면, 다양한 곳에서 유용하게 활용 가능합니다. 그러나 배우는 과정과 사용 시 주의해야 하는 점들도 있는데요, 대표적으로 이미지 학습과 관련한 저작권을 들 수 있습니다.

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– OpenAI CEO Sam Altman

달리가 그린 ‘인공지능의 미래’

340조원 : 아마존과 MS가 AI 데이터에 쏟아붓는 돈
마이크로소프트와 오픈AI가 앞으로 6년간 총 1000억 달러를 들여 현재 규모의 100배에 달하는 인공지능 데이터센터를 짓습니다. 아마존 역시 데이터센터에 다가올 15년 동안 약 1500억 원을 투자하겠다고 선언했습니다. AI 기술이 비약적으로 발전하면서 기업들의 경쟁 역시 극심해지는 중입니다. [출처]

주식상장 앞둔 레딧의 몸값이 높아진 이유: AI
우리나라에 디씨인사이드가 있다면, 미국엔 레딧이 있죠. 미국의 소셜 미디어 서비스 레딧(Reddit) 이 기업공개를 앞두고 엄청난 관심을 받고 있습니다. 사실 레딧은 회사가 세워진 이후 지금까지 한번도 흑자를 내지 못했는데요. 그럼에도 많은 투자자들의 관심이 레딧으로 모이는 이유는 이유가 있습니다. 레딧이 가진 광범위한 정보가 인공지능 훈련에 최적이기 때문이죠. 작년 말 기준으로 10억 건이 넘는 게시물을 보유한 레딧의 데이터는 특히 LLM 기반 AI에 매우 중요합니다. 미국 SNS 기업의 기업 상장은 핀터레스트 이후로 두 번째 입니다. [출처]

‘15초’, AI가 목소리를 복제하는 시간
오픈 AI가 음성 복제 모델 ‘보이스 엔진’의 샘플을 공개했습니다. 보이스엔진은 15초 분량의 사람 목소리만으로 똑같이 음성 복제를 해낼 수 있다는데요. 그동안 수많은 회사들이 음성 복제 영역 정복을 시도해왔지만, 챗gpt같이 방대한 양의 데이터와 수억 명의 사용자를 보유한 서비스가 이 기술에 뛰어들었다는 사실은 우려할만 한 점입니다. 오픈 AI 역시 이런 부정적 시선을 감안해, 당분간 보이스엔진 기술의 대규모 배포는 하지 않겠다고 밝힌 상태입니다. [출처]

나날이 발전하는 AI, 윤리 문제도 챙겨야 하는데..
지난해 타임지가 ‘AI 분야의 영향력 있는 100인’을 선정했습니다. 이 가운데 유일하게 이름이 오른 한국인이 있는데요. 바로 최예진 미국 워싱턴대 교수입니다. 최 교수는 미국 앨런 AI 연구소에서 인공지능에게 윤리를 가르치는 ‘델파이 프로젝트’를 이끌었는데요. 해당 프로젝트의 목표는 단순 데이터 처리 능력보다, 종합적인 상황 판단을 하는 ‘현명함’을 AI에게 학습시키는 것입니다. 최교수에 따르면 현재 AI 개발은 실리콘밸리가 주도하고 있는 만큼, 그들의 도덕관이 과도하게 반영되어 있는데요. ‘효과적 이타주의’ 사상을 갖고 있는 인공지능이 앞으로 인류에 큰 위협이 될 수도 있다는 것이 이분의 의견입니다. [출처]

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LLM 서비스 개발할 때, 간단한 RAG 기술만 알아서는 안 되는 이유 (ft. RAG 파이프라인 최적화)

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LLM 서비스 개발할때, 간단한 RAG 기술만 알아서는 안되는 이유 (ft. RAG 파이프라인 최적화)

#AI

#RAG

#LLM

#RAG 파이프라인

생성 AI 가장 큰 난제 할루시네이션! 여러분도 LLM 서비스를 개발하면서 이런 할루시네이션으로 인해 원하는 답변이 생성되지 않았던 적이 있으신가요? 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 RAG(검색 증강 생성) 기술입니다. 하지만 LLM 서비스 개발할때, RAG를 활용해도 문제가 생기는 경우가 있는데요! 그것은 바로 LLM 서비스에 기본적인 RAG만 사용했기 때문입니다.

고성능 RAG엔 어떤 것이 있는지, 또 어떻게 구현할 수 있는지, 그리고 RAG 파이프라인의 성능 개선법까지 낱낱이 알려드리겠습니다.
우선 먼저 LLM 서비스 개발할때, 고성능 RAG를 왜 사용해야하는지부터 자세히 설명드리겠습니다.

1.고성능 RAG를 사용하지 않을때 어떤 문제점이 발생할까요?

고성능 RAG를 사용하지 않고, LLM 서비스에 기본적인 RAG (Naive RAG)를 사용했을때 아래와 같은 문제가 생길 수 있습니다.
① 정확성 부족: 기본적인 RAG 기술만으로는 원하는 정확도를 달성하기 어려울 수 있습니다.
② 응답 일관성 문제: 고성능 RAG는 더 나은 응답 일관성을 제공하지만, 기본 RAG는 응답이 불규칙하거나 예측 불가능할 수 있습니다.
③ 효율성 저하: 고성능 RAG는 더 효율적이고 빠르게 작업을 처리할 수 있지만, 기본 RAG는 처리 속도가 느려질 수 있습니다.
④ 복잡한 문제 해결 어려움: 고성능 RAG는 복잡한 문제나 고급 시나리오를 더 잘 처리할 수 있지만, 기본 RAG는 이러한 문제를 해결하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
⑤ 사용자 만족도 저하: 응답의 정확성과 일관성이 부족하면 사용자 경험이 떨어져 만족도가 낮아질 수 있습니다.
하지만 LLM 서비스 개발에 고성능 RAG를 사용하면 이러한 문제를 최소화하고 더 나은 RAG를 만들 수 있습니다.

2. 고성능 RAG란 무엇일까요?
RAG 도메인의 최근 발전과 함께 고급 RAG(Advanced RAG)는 기본 RAG(Naive RAG) 패러다임의 한계를 해결하기 위해 향상된 기능을 갖춰 진화한 것입니다. RAG에는 세 가지의 대표 패러다임이 있으며 이로부터 수백가지의 테크닉들이 생겨나고 있습니다.

1) 대표적인 RAG 패러다임 3가지
① Naive RAG : 전통적인 검색 및 생성 방식을 취하는 가장 간단한 RAG 연구의 초기 방법론입니다.
낮은 검색 정확도, 응답 생성의 낮은 품질, 증강 과정의 어려움과 같은 단점이 있습니다.

② Advanced RAG : 기본 RAG의 단점을 보완하기 위해 고안된 방법론으로, 크게 검색 전 절차(Pre-Retrieval Process), 검색 후 절차(Post-Retrieval Process), RAG 파이프라인 최적화(RAG Pipeline Optimization)의 3단계로 나누어볼 수 있으며 현업에서 LLM 서비스개발하며, RAG를 구축할 때 필수적으로 알아야 할 개념입니다.

③ Modular RAG : 현존하는 RAG 테크닉 중 최고 효율을 발휘하는 RAG입니다. 성능을 향상시키기 위해 유사성 식별을 위한 전용 검색 구성 요소와 같은 새로운 기능을 통합하고 목표에 따른 미세 조정을 통해 리트리버를 최적화했습니다. 특히 모든 시스템 구성 요소에서 직렬 정보 처리와 원활한 엔드투엔드를 촉진하기에, LLM 서비스 개발할때 모듈식 RAG 전략의 채택이 증가하고 있습니다.

이러한 대표 패러다임을 넘어 최근에 수많은 RAG 테크닉들도 생겨나고 있는데, 어떤 것들이 주목받고 있을까요?

2) 2024년 학계에서 화제가 된 RAG 테크닉 6가지
2024년 최신 논문에서 다루는 RAG 기술까지 조합까지 한다면 더욱 LLM 서비스에 고성능 RAG를 구축할 수 있습니다.

① SELF-RAG
“반영 토큰”이라는 특별한 토큰을 사용하여 자신이 생성한 텍스트의 질을 평가하는 프레임워크입니다.

② Corrective RAG

Robustness of Generation을 향상하기 위해 관련성이 없는 문서를 관련성이 있게 바꿔주는 프레임워크입니다.

③ T-RAG

컨텍스트 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 추가로 엔티티 트리(entities tree)를 포함하는 프레임워크입니다.

④ Multi-Hop RAG

인풋 쿼리와 관련된 컨텍스트를 찾기 위해 여러 검색 단계(Multi-Hop)를 거치는 프레임워크입니다.

⑤ RAPTOR-RAG

텍스트 청크를 클러스터링하고 요약하여 계층적 트리 구조를 형성함으로써 상향식으로 접근하는 프레임워크입니다.

⑥ Adaptive RAG

입력하는 질문의 복잡성을 기반으로 RAG에 가장 적합한 전략을 동적으로 선택하는 프레임워크입니다.

3. 높은 성능의 RAG 파이프라인을 구성하기 위한 성능 평가와 단계별 최적화

RAG테크닉을 넘어 RAG 파이프라인까지 최적화한다면 더 좋겠죠? RAG 파이프라인을 최적화하기 위해서는, RAG 파이프라인의 각 단계에서 어떠한 모듈이 성능 저하를 일으키는지 성능 평가를 통해 파악하고 이에 걸맞는 최적화 전략을 수립하여야 합니다. 어떤 방식들이 있을까요?

① 텍스트 청킹

Fixed size Chunking, Content Aware Chunking 등 다양한 텍스트 청킹 전략이 있습니다. 다루는 데이터 타입에 따라 사용할 전략이 달라집니다.

② Search Space 최적화

문서를 Chunk 단위로 Represent하기 위해, 청킹된 데이터를 계층별로 저장하고 데이터 포인트를 설정합니다.

③ 데이터 포인트 설정

태그 설정, Document Transformation,Summarization을 통해 데이터 포인트를 설정하여 Retrieval하는 과정에서 정보를 누락하거나 무관한 청크를 검색하는 일을 줄입니다. 이로 인해 RAG 파이프라인 성능을 개선할 수 있습니다.

④ 인텐트 분석

LLM과 Pydantic을 활용하여 사전에 몇 가지 프롬프트를 정의하면 의도에 대한 답변을 내놓는데, 결과값이 정형화되어야 이를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트의 행동 방식을 정의합니다.

⑤ Reranking

Domain-Specific한 영역에서는 데이터 포인트 설정을 잘 해도 검색 성능이 떨어질 수 있는데, 이 때 현재 쿼리랑 유사한 청크만 다시 선별하여 마지막 10%~20%의 RAG 파이프라인 성능을 올려줍니다.

⑥ 답변 생성

생성기를 사용하고 이를 튜닝하여 LLM 서비스가 정확도와 관련이 높은 답변을 생성하도록 합니다. 이 과정까지 하면 높은 성능의 RAG 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

이렇게 할루시네이션 없는 LLM 서비스 개발할때, 정확한 RAG를 만들기 위한 테크닉과 RAG 파이프라인 성능 개선 방법을 알아보았는데요! 앞선 모든 것들을 한 번에 배울 수 있는 강의가 있습니다!

[고성능 RAG를 위한 66가지 최신 RAG 테크닉 (ft. Advanced RAG, Modular RAG)]

▼ 강의 바로 보러가기 ▼

이 강의는 4가지 프로젝트로 직접 RAG를 만들어보며 실무까지 도입할 수 있게 도와드려요. 금융권, S사, MS에 종사하고 계시는 강사님이 RAG 파이프라인 성능 개선도 알려주시니 안 배워볼 수 없겠죠? 어려운 RAG, 66개 RAG 개념부터 탄탄하게 알려드리니, 꿈만 꿨던 고성능 RAG 만들 기회 놓치지 마세요!

*원문 출처 : Advanced Retrieval-Augmented Generation: From Theory to LlamaIndex Implementation

10 Ways to Improve the Performance of Retrieval Augmented Generation Systems

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| 🎬 텍스트로 영상 만들기가 가능한 시대가 도래하다 : Text to video

📢 Q. 요즘 이미지는 다 생성 AI가 만든다던데, 그럼 영상은 누가 만드나요?
A. 영상도 ‘AI’가 만듭니다!

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런웨이, 동영상 생성 AI 업데이트로 인기… “생성AI의 게임 체인저”

텍스트를 이미지로 구현해주는 ‘달리’나 ‘미드저니’, ‘스테이블디퓨전’ 등 AI 이미지 생성 기술에 이어 이번에는 ‘AI 동영상’을 만들어주는 생성 AI 기술이 눈길을 모으고 있습니다. 생성형 AI에 대한 관심도가 높아지고, 그 기술의 효율이 입증되면서 현재는 정말 다양한 직군에서 해당 툴을 사용하고 있는데요. 브랜드 런칭 이미지, 패션 모델 이미지, 게임, 3D 맵핑, 광고 등… 사용하지 않는 분야를 찾기 어려울 정도로 빠른 속도로 활용도가 급증하는 모습을 확인할 수 있습니다.
특히, 디즈니와 마블 스튜디오, 제일기획, ANIDAR 등 내로라하는 국내외 대형 기업들도 AI로 영상 및 마케팅 홍보 이미지를 제작하기도 한다고 해요. 마블의 최신 드라마인, ‘시크릿 인베이젼’의 경우 AI로 오프닝 영상을 제작했다는 점에서 또 한 번 화제가 되었습니다.

촬영과 편집을 기반으로 제작되던 영상이 이제는 텍스트에서 이미지, 이미지에서 영상 생성이 되기까지!
영상 시장의 판도를 바꿔가고 있는 AI 동영상 제작 툴, 이제는 이미지를 넘어 영상의 시대가 옵니다.

지금부터 2024년을 강타할 AI 동영상 제작 프로그램 BEST 4와 함께 여러분이 궁금해하셨던, 동영상 만들어주는 AI 기술의 모든 것, 킵콴 강사님의 QnA를 바로 확인해봅시다.

| 2024년을 강타할 AI 동영상 제작 생성 프로그램 BEST 4 : Runway, Pika Labs, Kaiber, LeiaPix까지

1. Runway

– 시네마틱 영상을 제작하는데 해외에서 가장 많이 활용되는 툴
– 영상 제작 뿐만 아니라, 런웨이 자체 웹과 앱서비스를 통해 제공하는 툴이 다양함.
– 카메라 모션, 속도, 방향 등 다양한 부분을 직접 지정할 수 있음.
– text to video 뿐만 아니라, img to video, video to video 도 가능함.

그러나, 크레딧을 소모하는 유료 서비스로, 소모량이 높아 비용이 다소 발생하고 인물이나 배경, 오브젝트 등의 뭉개짐, 빛이 점점 강해지는 현상 등이 자주 있어 프롬프트로 조정하거나 몇번의 생성 시도가 필요하다는 점도 알아두시면 좋을 것 같습니다.

2. Pika Labs

– 자연스러운 영상을 잘 만들 수 있음.
– img to video 기능이 탁월하여, 원본 소스를 많이 훼손하지 않고 영상으로 변환할 수 있음.
– 영상제작을 돕는 프롬프트 명령어가 있어 손쉽게 조정 가능함.
– fps – 초당 프레임도 직접 조절이 가능함. 현재 무료로 사용 가능함.
– 모바일 디스코드 앱으로 편리하게 작업 가능함.

그러나, 별도의 웹 서비스가 아닌 디스코드를 통해서 작업해야한다는 폐쇄성으로 양날의 검이라는 의견이 오가기도 하며, 워터마크 표식이 항상 붙는다는 점, 생성되는 영상 해상도 저하 등의 아쉬운 점이 있다고 해요.

3. Kaiber

– 프레임에 따라 변화하는 Flipbook과 물 흐르듯 애니메이션을 생성할 수 있는 motion을 제작할 수 있음.
– prompt to video, img to video, sound to video 등 다양한 생성 서비스를 제공함.
– 자체 개발한 앱과 웹서비스로 영상을 제작할 수 있음. 영상과 영상 간을 이어주는 이펙트 씬을 제작하는데 좋은 툴임.
– 애니메이션 작화에 강한 편

그러나, 크레딧을 소모하는 유료 서비스이고, 프롬프트를 입력해서 영상을 제작하는데 뛰어난 퀄리티나, 원하는 방식의 모션, 그래픽을 표현하기 위해서는 상당한 시도가 필요하다는 점도 유념해주세요!

4. LeiaPix

– 2D 이미지를 3D 영상처럼 만드는 생동감 있는 이미지 컷 제작 가능함.
– 최근 표준 이미지를 깊이 있는 애니메이션으로 변환하는 기능 도입함.
– 사용자가 선택한 이미지를 깊이 인식이 향상된 애니메이션으로 변환 가능함.
– 특히 심도 애니메이션 기술은 이미지 품질을 일관되게 유지하여 비주얼 아티스트와 일반 사용자 모두에게 디지털 이미지를 향상시키는 도구를 제공함.
– 손쉽게 평면 이미지를 움직이는 이미지로 만들어 제안서, 카드뉴스, 영상 프레임 일부에 특별한 포인트를 줄 수 있음.

그러나, 다양한 방향으로 움직임을 줄 수 있지만 아직은 단조로운 모션만 가능하고, 단독으로 사용하여 영상 콘텐츠 내에서 반복적인 모션을 지속적으로 사용한다면 콘텐츠를 소비하는 사람들은 영상을 보며 어지러움을 유발할 수 있습니다.

💡이러한 4가지 툴은 각각 장단점이 명확하기 때문에 장르별 영상 즉, 광고/애니메이션/시네마틱 등 영상 종류에 따라, 본인이 구현해내고 싶은 영상의 효과와 분위기에 따라 취사선택하여 각 툴을 사용하면 된답니다.

| 🌐 Keepkwan Insight : 영상 생성 AI 툴 궁금증 QnA

AI 영상 툴을 살펴보신 여러분! 점차 AI 영상 툴의 매력에 빠져들고 계시진 않나요?
그런데 “영상 만들어주는 AI가 2024 생성 AI 트렌드이고, 본인이 표현하고픈 영상 분위기와 효과에 따라 적절히 활용할 수 있다는 건 알겠는데, 진짜 얼마나 영향력이 있을지 궁금해요! 지금 꼭 배워두는 게 좋을까요?” 라고 고민하시는 분들을 위해 준비했습니다.

[AI 영상 툴을 활용한 광고/애니메이션/시네마틱 영상 제작] 강의를 리딩하고 계신 킵콴님께 ‘직접’ 여쭤봤습니다.
가장 대표적인 질문부터 함께 알아봅시다.

Q1. 생성 AI 영상 제작 툴의 전망 및 활용 범위는 어디까지 발전했다고 보시나요?
현재 툴에 대한 인지도는 어느정도 일까요?

A. 이미지 생성 AI의 발전 속도는 정말 빠르게 발전했습니다.
미드저니를 예로 들어보면 2022년 7월 오픈베타 출시했을 때 생성했던 이미지와 현재 2023년 11월 기준으로 버전 5.2로 생성한 이미지와 비교한다면 놀라운 차이를 볼 수 있습니다. 영상 생성 AI는 2023년부터 이미지와 함께 빠르게 발전해오고 있고 Text-to-Movie, Image-to-Movie, Movie-to-Movie 다양한 변환/생성 기술을 통해 영상 생성의 디테일은 놀라움을 안겨주고 있는데요.

이러한 영상 생성 AI를 통해 예전에는 AI가 만드는 영상이라는 신기함으로, 일종의 ‘밈(meme)’으로 시작했던 것이 현재는 광고, 영화, NFT(크립토아트), 그리고 숏폼을 중심으로한 다양한 AI영상콘텐츠로 확장되고 있습니다.

저 역시 실제로 기업들과 콜라보를 통해 광고를 제작하고 있고, 1인으로 영화를 제작하고 있으며, 국내외에서 AI 영상을 통한 작품을 제작하여 전시를 진행 중에 있습니다. 따라서 영상 생성 AI를 주로 사용하는 산업군은 저와 같은 1인 콘텐츠 창작자를 제외하고, 광고, 영화, 그리고 게임업계에서 활용하고 있습니다.

Q2. 그렇다면 많은 사람들이 AI 영상 제작 툴에 반응하고, 관심을 가지는 이유는 무엇일까요?
앞으로 얼마나 더 발전할지 궁금합니다.

A. AI를 영상 제작에 활용하는 가장 큰 이유는 ‘비용 절감’과 ‘시간 절약’이 아닐까 싶습니다.
그동안 하나의 영상 제작에 큰 비용과 시간을 투자하였다면, ‘시간을 생성하는 AI’ 덕분에 같은 시간으로 다양한 영상을 제작하고 더 저렴한 비용을 투자할 수 있게 되었습니다. 그렇기에 앞으로는 더 많은 산업군에서 관심을 갖고 영상 제작에 AI를 활용하는 사례가 더욱 많아질 것 같은데요.
그리고 무엇보다도 저처럼 1인 크리에이터가 충분히 영상콘텐츠를 제작하며 새로운 산업을 만들어갈 수 있는 시대이기 때문에 AI를 활용하는 스펙트럼이 훨씬 넓어지게 될 것이라 생각합니다. 영상 생성AI 기술은 아직 초반임에 불구하고 하루가 다르게 새로운 툴이 출시되고, 이전에 출시된 것들도 빠르게 보완 업데이트가 이루어져 더욱 디테일한 영상을 제작할 수 있게 되었습니다.

현재 어디까지 도달했는지 파악하기도 전에 발전하고 있기 때문에, 가장 중요한 것은 AI를 활용해서 어떤 이야기를 만들 수 있을지 자신의 이야기에 좀 더 집중하며 그 이야기들을 수집하며 빠른 속도로 발전하는 AI를 적극적으로 수용하며, 협업하면서, 즐기는 마음으로 매일 함께하면 좋을 것 같습니다.

Q3. [AI 영상 툴을 활용한 광고/애니메이션/시네마틱 영상 제작] 강의에서 강사님이 가장 강조하고 싶으신 Key Point가 있을까요?

A. 이번 강의에서 가장 강조하고 싶은 포인트는 누구나 쉽게, 누구나 제작할 수 있는 애니메이션, 영화, 광고 실습파트입니다.
자신이 표현할 이야기가 있다면 누구든지 AI와 함께 애니메이션을 만들 수 있고, 짧은 영화한편을 만들 수 있으며, 광고를 제작해볼 수 있습니다. 만약 해당 직군에 있는 분들이라면 어쩌면 더 멋진 작품을 만들 수 있을 것이라 생각됩니다.

특히, 초심자들도 쉽게 다룰 수 있는 다양한 AI 툴과 실습자료를 준비했기 때문에, 천천히 차근차근 실습을 진행하면서 영상을 완성시켜 보세요. 나만의 작품을, 광고를, 애니메이션을 완성했다는 희열을 꼭 느껴보셨으면 합니다!

Q4. 영상 생성 AI 툴이 지금은 초기이다 보니, 장점도 많지만 그만큼 개선되어야 할 점도 보이는데요!
AI 영상 제작 툴 별로 단점을 보완하기 위해서 어떤 방향으로 개선되었으면 하는지, 그리고 반대로 기대되는 점도 궁금합니다.

A. 저 역시도 모든 툴이 아직 ‘갓 태어난 아기’라고 생각됩니다.
지금은 ‘AI가 이렇게까지 만들 수 있네?’ 라며 신기해 하지만 영상의 디테일, 화질, 모션 등 개선해야할 부분들을 너무나 많습니다.

Runway는 최근 업데이트로 많이 개선되었지만 그래도 일부 작화에 대한 인식 및 화질개선과 카메라 모션에 대한 불안정도 개선이 필요합니다.
Pika Labs는 디스코드 기반으로 이루어지는데 전반적인 4k 이상의 화질로는 구현이 아직 어렵습니다. 그리고 영상을 제어할 수 있는 더 다양한 파라미터가 있었으면 하는 바람이고요.
Kaiber는 Runway와 더불어 적극적으로 업데이트를 하고 있는 툴입니다. 최근 모바일 앱도 출시되었는데, 이제는 이제는 영상 디테일 부분이 좀 더 개선되었으면 합니다.
마지막으로 LeiaPix는 2D이미지를 입체적으로 표현해주는 기능이외에 영상이나 3D툴에 직접적으로 사용할 수 있는 기능이 추가된다면 더욱 강력한 툴이 될 것이라고 생각해요.

이렇게 모든 툴들이 계속해서 업데이트 되고 있지만, 가장 기대되는 것은 실제 상업 영화로도 활용할 수 있을 정도로 깨끗한 화질과 부드러운 움직임, 더 다양한 카메라 모션 등이 업데이트 될 것을 기대하고 있습니다. 현재는 위의 부족한 부분들에 대해서 복수의 서비스와 툴들을 적절히 혼합하고 보완하여 영상으로 제작하고 있어요.

Q5. 이 강의를 들은 이후 Next step은 어떻게 될까요?
개인이 어떻게, 어떤 방식으로 활용할 수 있을지가 궁금합니다.

A. 본 강의는 AI와 친해져서 영상을 제작할 수 있는 방법에 대해 나누고 있습니다.
강의를 모두 수강하신 이후에는 개인이나 현업에서 활용하실 분들은 ‘자신만의 이야기를 가공하는 것’과 ‘이야기를 영상으로 어떻게 표현할 지’에 대해 끊임없이 연습이 필요할 것 같습니다.

❗ Tips 나만의 이야기를 가공하고, 영상으로 표현하는 6가지 연습

– 나의 이야기를 직접 글로 표현할 것, AI에게 전달할 묘사하는 힘을 키우는 것이 중요합니다.
– 영상의 재료가 되는 미드저니와 같은 생성AI 이미지 툴을 많이 다루고 익숙해지는 것이 필요합니다.
– 다양한 영상 생성AI툴의 각 장단점을 비교하고, 서로 Mix하여 더 나은 영상을 만드는 연습이 필요합니다.
– 그리고 만들어진 영상들을 적극적으로 주변에게 보여주고, 피드백을 얻고, 발전시키는 것이 중요합니다.
– 이런 과정으로 익숙해진다면 활용할 방향성을 찾는 것은 각자 다 다를 것이라 생각됩니다. 유튜브 콘텐츠로 활용될 수 있을 것이고, 실제 광고를 제작하기 전 스토리보드나 레퍼런스 영상으로 활용할 수 있을 것이고, 직접 영화감독도 될 수 있을 것입니다.
– 그러기 때문에 가장 처음에 언급한 내가 무슨 이야기를 표현할 것인지, AI와 함께 내가 만들고 싶은 이야기를 정하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.

🙋🏻‍♂️ 더불어 말씀드리고 싶은 점이 있는데요, 저의 Next step은 1인 영화감독입니다.
AI와 함께 상업영화를 제작하여 작은 영화관이나 좋은 기회가 된다면 상업영화관 중 1관이라도 직접 상영하는 것이 목표입니다. 그렇기 때문에 현재 1시간 이상 분량의 영화를 AI툴을 활용하여 제작 중에 있어요. (웃음)

Q6. AI 영상 생성 툴을 잘 활용하려면 관련 전공을 하거나 지식이 있으면 더 쉽게 배울 수 있을까요?
저는 관련 전공도 아니고, 지식이 부족한데요..!

A. 저는 영상관련 전공자도 아니고 더욱이 AI기술에 관한 업력이 있는 것도 아닙니다.
오로지 AI기술에 관심을 갖고, 나만의 이야기와 상상을 갖고 있는 평범한 사람입니다. 만약 영화 촬영에 대한 지식을 갖고 있다면 자신의 경험과 지식을 기반으로 좋은 작품을 AI와 함께 만들 수 있을 것입니다.
그렇지만 관련 지식이 없어도 AI 기술과 자신의 이야기를 Mix하여 훌륭한 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 걱정하지 마세요!

Q7. 그렇다면 결국 이 AI 영상 제작 툴을 사용할 때 가장 유념해야 할 점이 있다면 무엇일까요?

A. ‘AI가 만들었다는 신기함에 도취되지 않는 것’이 중요한 것 같습니다.
가장 중요한 것은 영상에 무엇을 담을 것인지에 대한 인간이 이야기 창작, 상상이 가장 중요합니다. 인간이 가장 먼저라는 것을 항상 생각하며 생성 AI와는 ‘협업’ 하여 이야기를 영상화하면 좋을 것 같습니다.
도취되어 작업하다보면 어떤 분은 ‘AI가 일자리를 모두 빼앗겠구나’라는 자괴감에, 어떤 분은 앞으로 더 다양한 배움에 대한 목마름이 사라질 수도 있습니다. 그렇게되면 기술 앞에서 우리가 멈추게 될 수 밖에 없습니다.

따라서 툴 사용법에 대한 유념보다는 ‘마인드셋’, 즉 우리 인간이 갖고 있는 창작의 힘에 대한 믿음이 가장 중요한 것 같습니다.

Q8. 강의 수강생들에게 강사님이 전하고 싶은 말씀이 있으시다면, 자유롭게 부탁드립니다!

A. 본 강의의 궁극적인 목적은 영상으로 만들 이야기가 있다면 누구나 쉽게 AI와 협업하고, 누구나 할 수 있는 AI영상 제작을 나누는 것입니다.

“여러분과 저의 머리 속에는 알게 모르게 자신만의 세계가 존재합니다. 그것이 이미지일 수도 있고, 텍스트 일 수도 있고, 흐리지만 어떤 영상일 수도 있습니다. 이젠 그것을 머리 속에만 담아두지 말고, 현실로 쉽게 불러올 수 있는 창이 열렸습니다. 여러분의 살아 움직이는 이야기를 앞으로 펼쳐질 인간과 AI, AI와 인간의 세상 속에 마음껏 펼쳤으면 좋겠습니다.”

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