Build with AI United 2024

후기

재미있었다. 핸즈온 세션만 듣긴하였는데 뭔가 소스 복붙이나 이미 다 만든 소스를 실행하는 정도여서 살짝 아쉽긴 하였다.
https://festa.io/events/5026

Hands-on 세션 1

• 강의 링크: https://www.cloudskillsboost.google/paths/236/course_templates/879/labs/465814
• Analyze data with Gemini assistance: BigQuery, Gemini(Duet AI), Vertex AI를 이용하여 판매량 예측
  • 강의 페이지에 영어로 상세히 나와있음
  • Gemini에서 더 좋은 결과를 얻기 위한 프롬프트 작성법: https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/write-prompts?hl=ko

Hands-on 세션 2

1. Project IDX

• LLMs can go
• https://idx.dev
• github: https://github.com/golangkorea/build-with-ai-go-handson
• Gemini API Key 발급: https://makersuite.google.com/app/apikey

2. Gemini SDK in GO

3. 샘플 코드 1: 간단한 API 호출

4. 샘플 코드 2: 나만의 시 만들기

5. 샘플 코드 3: 내가 지금 가야할 여행지는?

6. Let's Go: 나만의 DIY 프로그램 만들기

Hands-on 세션 3

• RAG(Retrieval Augmented Generation): 할루시 해결을 위한 방법들 중 하나

• LLM은 오직 ___ 정보만 이해할 수 있습니다.

  • 사진에 트레이닝된
  • 프롬프트로 명시적으로 제공된

• LLM은 종종 프롬프트의 전제가 사실이라고 가정합니다.

• LLM은 추가적인 정보를 요청할 수 없기 때문에, 외부에서의 도움이 필요할 수 있습니다.

• Embeddings: 고차원의 데이터들을 저차원으로 변환하는 작업

• 실습 주소: httsp://bit.ly/bwai-handson

  • https://console.cloud.google.com/vertex-ai/workbench/user-managed?project=master-purpose-421607
  • https://5da1697ccd4e80c5-dot-us-central1.notebooks.googleusercontent.com/lab/tree/imported/bwai_handson_multimodal_rag.ipynb