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#AI #LLM

OpenAI, 한국 시간 5월 14일 새벽 2시 발표 예정

Sam Altman은 GPT-5나 검색 엔진의 발표는 아니지만, 마법같은 무언가가 발표된다고 언급함
대중들은 Sam Altman이 SNS에서 영화 Her에 대한 반응을 보인 것을 토대로, 음성 데이터과 관련된 서비스를 출시할 것이라고 예상
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#Graph

그래프 분석의 혁신: NVIDIA cuGraph 가속화를 통한 차세대 아키텍처

그래프 분석은 노드나 엣지의 수가 증가할수록 기하급수적으로 함께 증가하는 연산량으로 종종 어려움을 겪음
cuGraph는 그래프 관련 연산을 NVIDIA GPU로 가속화할 수 있게 함
cuGraph를 포함하는 자체 제작 그래프 분석 프레임워크인 RAPIDS를 이용할 수 있음
PyG(Pytorch-Geometric), DGL(Deep Graph Library), TigerGraph, Memgraph 등 다양한 분석이나 그래프 저장소와도 연동됨
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#AI #LLM

Reader(Jina AI)

웹사이트의 구조 및 내용을 LLM의 프롬프트로 이용하기 용이하도록 요약
분석하려는 웹사이트 URL 앞에 접두사 https://r.jina.ai/ 를 붙이면 출력을 확인할 수 있음
AI 어플리케이션의 에이전트 및 RAG 시스템의 출력을 개선할 수 있음
무료로 사용 가능
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#AI

tiny-gpu

GPU의 작동 원리를 기초부터 배우기에 최적화된 최소한의 Verilog GPU 구현
15개 미만의 완전 문서화된 Verilog 파일, 아키텍처 및 ISA에 대한 완전한 문서, 작업 행렬 덧셈/곱셈 커널로 구축
커널 시뮬레이션 및 실행 추적을 완벽하게 지원
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#AI #LLM

Dify

오픈 소스 LLM 앱 개발 플랫폼
직관적인 인터페이스에 AI 워크플로우, RAG 파이프라인, 에이전트 기능, 모델 관리, 상태 관찰(observability) 기능 등을 결합하여 프로토타입에서 프로덕션으로 빠르게 전환할 수 있도록 지원
타 AI 개발 플랫폼과의 비교(이미지)
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#Postgres

PostgreSQL index advisor

쿼리에 인덱스가 있어야 하는지 여부를 결정할 수 있는 PostgreSQL extension
Supabase에서 제공
예를 들어, 아래 테이블의 경우
create table book( id int primary key, title text not null );
'index_advisor()'를 실행하여 select 문에 인덱스가 있어야 하는지 확인할 수 있음
select * from index_advisor('select book.id from book where title = $1');
출력 예는 다음과 같음
{"CREATE INDEX ON public.book USING btree (title)"}
Postgres 데이터베이스에서 실행된 모든 SQL 문의 실행 통계를 추적하는 pg_stat_statements와 잘 연동됨
본 기능은 리소스를 사용하지 않고도 PostgreSQL이 주어진 인덱스를 사용할지 여부를 결정하는 데 탁월한 extension인 HypoPG에 크게 의존함
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#Postgres

pgJQ

pgJQ extension은 내장된 표준 jq 컴파일러를 통해 jq 언어를 Postgres에서 사용할 수 있게 함
jq는 JSON 데이터를 처리하고 변환할 수 있는, 가볍고 유연한 커맨드라인 도구
jq 프로그램을 구현하는 jqprog 데이터 타입과 jsonb 객체에서 이를 실행하는 jq(jsonb, jqprog) 함수가 추가됨
표준 jsonb 함수, 연산자 및 jsonpath와 원활하게 연동
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#AI #LLM #RAG

Dot

Dot은 로컬 LLM과 RAG를 쉽게 사용하여 문서 및 파일과 상호 작용하기 위한 독립형(standalone ) 오픈 소스 앱
완전 독립형이며 Mistral 7B 사본을 포함한 기능들이 패키지로 제공되므로 앱에 쉽게 액세스할 수 있음
프로그래밍이나 로컬(local) LLM에 대한 사전 지식 없이도 사용할 수 있음
애플의 Silicon 이나 Windows 환경에서도 사용 가능
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#AI #LLM #LMM

OpenAI, 비전 버전의 GPT-4 Turbo 모델 API 공개

모델명 gpt-4-turbo-2024-04-09 로 이용할 수 있음
비전에 대한 요청을 JSON 모드와 function calling을 사용할 수 있음
gpt-4-turbo 도 현재 이 버전에 해당
128,000 토큰의 context window 크기 지원, 2023년 12월까지의 데이터 반영
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#Databases

drawDB

브라우저에서 바로 사용할 수 있는, 사용자 친화적인 데이터베이스 엔티티 관계(database entity relationship, DBER) 편집기
계정을 만들지 않고도 몇 번의 클릭만으로 다이어그램을 작성하고, SQL 스크립트를 내보내고, 편집기를 사용자 지정하는 등의 작업을 수행할 수 있음
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#Graph

그래프 분석의 혁신: NVIDIA cuGraph 가속화를 통한 차세대 아키텍처

그래프 분석은 노드나 엣지의 수가 증가할수록 기하급수적으로 함께 증가하는 연산량으로 종종 어려움을 겪음
cuGraph는 그래프 관련 연산을 NVIDIA GPU로 가속화할 수 있게 함
cuGraph를 포함하는 자체 제작 그래프 분석 프레임워크인 RAPIDS를 이용할 수 있음
PyG(Pytorch-Geometric), DGL(Deep Graph Library), TigerGraph, Memgraph 등 다양한 분석이나 그래프 저장소와도 연동됨
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