AIX 구현을 위한 AI, GAI 전문 기업 코세나(kosena) AIX 구현을 위한 AI, GAI 전문 기업 코세나(kosena)

안녕하세요??? 코세나 마케팅팀입니다.이제 기업 내 데이터를 안전하게 활용하며, AI를 통한 업무 자동화를 단 몇 시간 만에 실현할 수 있는 방법을 소개합니다.Dify.ai 온프레미스 엔터프라이즈 버전은 다음과 같은 혁신적인 기능으로, 기업과 기관이 AI 도입 장벽 없이 빠르게 실무에적용할 수 있도록 설계되었습니다:데이터셋 ETL 및 RAG 파이프라인 내장: 엑셀, PDF, DB 등 기존 문서를 바로 AI가 이해하고 답변하게 구성멀티에이전트 & 워크플로우 자동화: 복잡한 내부 업무도 여러 에이전트가 협업하여 자동 처리LLMOPS 완비: 프롬프트 관리, 로깅, 성능 모니터링 등 운영관리까지 올인원드래그 앤 드롭 방식의 초간단 챗봇/워크플로우 빌더: 코딩 없이 누구나1시간 안에 실전 챗봇 앱 구축 가능: 고..

안녕하십니까? 코세나 마케팅팀입니다. 최근 LLM의 상용 버전들과 오픈 소스 버전들의 연이은 업데이트와RAG, Agent 기술도 급속히 발표되고 있는 시점에 너무나도 스터디할 게많은 듯 합니다. 저희 코세나는 쉽고 경제적인 LLM 사용을 위해 나름대로많은 노력을 기울이고 있습니다. 이번 웨비나에서는 저희가 자체 개발하여공급 중인 DeepKMS 챗봇과 미국 제품인 글로벌 1위 온프레미스 생성형 AI 구축 플랫폼인 미국의 dify.ai 솔루션에 대해 아래와 같이 소개하는 시간을 가지고자 하오며 이를 통해 실제 고객의 사이트에서 활용하는LLM에 대한 정보를 공유해 보고자 합니다.[ DeepkMS ChatBot, Dify.ai 웨비나 ]1. 일시 : 2025년 05월 14일(수) 오후 4시 30분 - 5시 10..

https://www.facebook.com/rev.minho 님의 글입니다.안드레이 카파시가 입문용 LLM 소개 영상을 올린지 1년이 넘어서 새로운 영상을 올렸습니다. 1년 전 영상이 무려 250만회 이상의 조회수를 기록하며 많은 이들에게 큰 도움을 주었던 만큼 이번 영상도 기대를 갖고 정리해보았습니다. 비 전문가도 이해하기 쉽게 구성이 되어 있다고 말합니다.============================================대형 언어 모델(LLM)의 심층 분석: ChatGPT의 작동 방식 이해하기============================================대형 언어 모델(LLM), 그중에서도 대표적인 ChatGPT는 우리 일상생활에 깊숙이 침투하여 다양한 방식으로 활용되고..

안녕하세요? 코세나 마케팅팀입니다. 오늘은 4월 특집으로 오픈소스로 구현하는 LLM 애플리케이션을 위한 A-Z 링크들을 모아서 우선 공유하고자 합니다. 더 많은 정보들을 꾸준히 공유해 나가도록 하겠습니다.Data ETL : https://www.langchain.com/https://github.com/docling-project/doclinghttps://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kithttps://discuss.pytorch.kr/t/markitdown-microsoft-pdf-markdown/5694https://github.com/choijhyeok/python-hwpxlibhttps://github.com/choijhyeok/python-hwplib RA..

[보안칼럼] LLM 화인튜닝, 성능 너머의 보안과 개인정보보호: 한국 기업의 필수 점검 과제 길민권 기자 승인 2025.04.21 12:22화인튜닝된 모델의 이상 변동 모니터링과 개인정보 유출 위험 점검 및 관리는 필수 최근 LLM(거대 언어 모델)은 산업 전반에 혁신을 가져오며 그 활용 범위가 빠르게 확장되고 있습니다. 특히 특정 목적과 데이터에 맞춰 모델을 미세 조정하는 '화인튜닝(Fine-tuning)'은 LLM의 실제 적용 가능성을 크게 높이는 기술입니다. 하지만 한국의 많은 기업들이 자체 데이터로 LLM을 화인튜닝할 때, 성능 향상에만 집중하고 간과해서는 안 될 중요한 보안 및 개인정보보호 리스크가 존재합니다. 이번 칼럼에서는 화인튜닝 과정 및 운영 단계에서 반드시 고려해야 할 '모델 변동 모니..

비즈니스 혁신 가속화를 위한 Dify.AI 엔터프라이즈 활용 사례 분석: 대기업 고객을 위한 제안 LLM 챗봇을 통해 고객 경험을 혁신하고 내부 효율성을 극대화하시려는 고객님의 비전에 Dify.AI 엔터프라이즈 솔루션이 어떻게 기여할 수 있는지, 실제 대기업 환경에서 예상되는 활용 사례를 중심으로 상세히 설명드리고자 합니다. Dify.AI 엔터프라이즈 버전은 대규모 조직의 요구사항(보안, 확장성, 관리 용이성, 복잡한 워크플로우 지원 등)에 맞춰 설계되었으며, 글로벌 유수의 기업들이 내부적으로 이러한 기능을 활용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하고 있습니다. Dify.AI 엔터프라이즈의 강점을 기반으로, 고객님과 같은 대기업이 실제 활용할 수 있는 대표적인 LLM 챗봇 구축 사례를 예상 및 제..

LLM 프로젝트 진행, AI 경쟁력 강화를 위한 제언 : Dify.AI 엔터프라이즈 vs. LangChain 오픈소스 LLM 챗봇 구축 전략 비교 LLM 챗봇 구축 방식 비교: Dify.AI (상용) vs. LangChain (오픈소스) 고객사의 특정 니즈와 환경에 맞춰 LLM 챗봇을 최적화하는 것은 매우 중요합니다. 두 방식 모두 가능하지만, 접근 방식과 그에 따른 장단점이 뚜렷합니다. 다음은 각 방식의 5가지 핵심 비교 포인트입니다.개발 속도 및 사용 편의성:Dify.AI: 시각적인 GUI 기반의 플랫폼으로, 코딩 지식이 부족해도 드래그 앤 드롭 방식으로 RAG(검색 증강 생성), 에이전트 등 복잡한 기능 구현이 가능합니다. 개발 주기가 매우 짧고, 현업 담당자도 쉽게 프로토타입을 만들 수 있습니다...

AI 코딩 도우미 Cursor를 잘 사용하는 법을 정리한 글을 클로드 3.5 소넷으로 번역했습니다. (단, 내용 중에는 CodeGuide 를 홍보하는 일종의 PPL도 포함되어 있습니다.) CURSOR 모범 사례 1. AI를 위한 규칙: AI가 당신의 기술 스택, 파일 구조, 코드 구조의 모범 사례를 따르도록 이러한 규칙들을 설정하세요 2. 맥락은 필수: PRD, 기술-스택-문서, 파일-구조, 프론트엔드-가이드라인, 백엔드-구조와 같은 .md 문서 형태로 프로젝트에 대한 상세한 맥락을 제공하세요. 이는 AI의 잘못된 추측을 방지합니다. CodeGuide를 사용하여 AI 코딩 문서를 작성하세요. 모든 AI 도구와 호환됩니다. 3. .cursorrules 파일 설정: Cursor는 이것을 .cursorrule..