엑셀(Excel)에 LLM 어시스턴트를 통합하려면, 엑셀의 주요 구성 요소(셀, 시트, 워크북, 함수, 차트 등)를 제어하고 데이터를 읽고 쓰는 API가 필요합니다. 이를 통해 LLM 어시스턴트가 사용자의 자연어 요청에 따라 엑셀 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 엑

AI 데이터센터는 다양한 기술과 인프라로 이루어져 있으며, 각 구성 요소는 AI 모델의 훈련과 추론을 효과적으로 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래는 AI 데이터센터의 주요 구성 요소들을 설명한 내용입니다.메모리: AI 데이터센터에서 데이터를 저장하고 처리하는 데

임계질량(Critical Mass)은 물리학에서 처음 등장한 개념으로, 핵 반응이 지속적으로 일어나기 위해 필요한 최소한의 물질량을 의미합니다. 이 개념은 다양한 분야에 걸쳐 중요한 전환점을 설명하는 데 사용되며, 시스템이 임계치에 도달하면 자체적으로 폭발적인 성장을

LLM에서 Instruct 모델과 일반 모델 차이점요즘 LLM(Large Language Model)이라고 불리는 AI가 참 많이 쓰이죠. GPT 기반의 AI도 그렇고, 다양한 챗봇들도 있고. 그런데 이런 LLM에는 크게 두 가지 종류가 있다는 사실, 알고 계셨나요?

데이터가 디지털 시대의 중요한 자산으로 부상하면서, 이를 체계적으로 관리하고 활용하는 데이터 거버넌스(Data Governance)의 중요성도 점차 커지고 있습니다. 데이터 거버넌스는 단순히 데이터를 관리하는 것을 넘어, 조직의 목표 달성을 위해 데이터를 어떻게 운영할

다음은 AI의 발전 단계를 전체 그림으로 설명한 후, 현재의 위치를 알아보겠습니다:1\. 특화된 인공지능(Narrow AI)이 단계는 AI가 특정한 작업이나 문제를 처리하도록 훈련된 시스템을 개발하는 것입니다음성 인식(Alexa, Siri)이미지 인식(의료 영상 분석)

고성능 컴퓨팅(HPC), AI, 머신러닝 등 다양한 분야에서 빠른 데이터 전송은 필수적입니다. 이와 관련해 NVLink, PCIe, CXL은 중요한 역할을 하는 세 가지 인터페이스 기술입니다. 각 기술은 고유한 강점과 사용처를 가지고 있으며, 서로 다른 방식으로 시스템

엑시머 레이저(Excimer Laser)는 자외선(UV) 영역에서 빛을 방출하는 특수한 레이저로, "엑시머"라는 불안정한 이합체(excited dimer)를 사용하여 빛을 발생. 주로 아르곤-플루오린(ArF), 크립톤-플루오린(KrF) 등의 가스를 사용하며, 짧은 파장

기존의 Data Warehouse (DW)는 RDBMS의 structured 데이터 형식을 지원하고 RDBMS 데이터 소스로부터 주기적으로 Batch 데이터를 적재한다.Data Lake (DL)는 structured, semi-structured, unstructure

CDC (Change Data Capture) \- Source DB에서 발생된 변경된 부분을 추출하여 Target DB에 복제UntitledGG는 데이터 통합 및 마이그레이션 제품 \- 여러 데이터 or DB를 실시간 동기화 \- 단순히 하나의 DB나

다양한 소스에서 모아서 정제된 데이터를 기업 중앙에 모아서 의사결정 및 분석에 사용.트랜잭션을 처리하는 OLTP를 보완해서 열기반 데이터 구조 (column-oriented database)를 사용해 대용량 분석 처리를 하기 위해 OLAP를 도입한다.아키텍처: DB,

파이썬 코드에서 DB 조회를 하려면?SQLAlchemyORM (Object Relational Mapper): 관계형 DB의 테이블들을 프로그래밍 언어의 클래스로 표현할 수 있게 해주는 것ORM 부분 말고 DB와 연결만 하려면 CORE부분만 사용하면 됨SQLAlchem

HTTPHyperText Trasfer Protocol: 하이퍼텍스트 문서 즉 HTML을 서로 주고받을 수 있도록 만들어진 프로토콜현재는 HTML을 넘어서 다양한 데이터 전송2가지 특성request - reponse 방식클라이언트가 먼저 HTTP 요청을 서버에 보내면