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AI驅動的應用程式

  • DeepSeek는 빠르고 정확한 추론 및 채팅 완료를 위한 최첨단 AI 솔루션을 제공합니다.
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    DeepSeek란?
    DeepSeek는 DeepSeek-V3 및 DeepSeek Reasoner와 같은 고급 모델을 제공하는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 모델들은 고속 추론과 향상된 추론 능력 제공에 뛰어나며, DeepSeek는 다중 턴 대화, 채팅 완료 및 컨텍스트 캐싱을 지원하여 고급 AI를 애플리케이션에 통합하려는 개발자에게 적합한 도구입니다. DeepSeek의 강력한 API를 활용함으로써 사용자는 채팅 완료를 생성하고 정교한 추론 모델에 액세스할 수 있으며, 모든 플랫폼 호환성과 기존 시스템과의 간편한 통합의 이점을 누릴 수 있습니다.
  • Agentic 앱 템플릿은 Q&A, 텍스트 생성, 지식 검색을 위한 미리 구축된 다단계 AI 에이전트와 함께 Next.js 앱의 뼈대를 제공합니다.
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    Agentic App Template란?
    Agentic 앱 템플릿은 AI 기반 에이전트 앱 개발의 기초가 되는 완전하게 구성된 Next.js 프로젝트입니다. 모듈형 폴더 구조, 환경 변수 관리, OpenAI GPT 모델과 Pinecone 같은 벡터 데이터베이스를 활용한 예제 워크플로우를 제공합니다. 순차적 다단계 체인, 대화형 Q&A 에이전트, 텍스트 생성 엔드포인트 등의 핵심 패턴을 보여줍니다. 개발자는 쉽게 체인 로직을 커스터마이징하고 추가 서비스를 통합하며 Vercel 또는 Netlify와 같은 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 타입스크립트 지원과 내장된 오류 처리로 초기 설정 시간을 줄이고, 확장에 필요한 명확한 문서도 제공합니다.
  • 아마존 베드락 에이전트는 텍스트 생성 및 자동화와 같은 AI 기능으로 애플리케이션을 향상시킵니다.
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    Amazon Bedrock Agents란?
    아마존 베드락 에이전트는 개발자가 텍스트 생성, 데이터 처리 및 작업 흐름 자동화를 위한 고급 AI 모델을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. 기존 서비스와 원활하게 통합되는 이러한 에이전트는 고객 지원, 문서 분석 및 개인화된 추천 등을 포함해 다양한 작업을 수행할 수 있어, 기업이 AI를 활용하여 운영을 개선하는 데 도움이 됩니다.
  • 빠른 개발을 위한 즉시 사용할 수 있는 코드 없는 애플리케이션.
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    AppScape란?
    AppScape는 긴 개발 과정을 필요로 하지 않으며 높은 비용을 없애주는 다양한 즉시 배포 가능한 무코드 애플리케이션을 제공합니다. 사용자는 폭넓은 애플리케이션 중에서 선택하고 직관적인 인터페이스를 통해 사용자화한 후 빠르게 배포할 수 있습니다. AppScape는 최신 AI 기술을 활용하여 애플리케이션의 기능을 향상시킴으로써 콘텐츠 제작자, 기업 및 광범위한 코딩 지식을 필요로 하지 않는 디지털 기술을 향상시키려는 기업가들에게 이상적인 솔루션이 됩니다.
  • Google Gemma는 다양한 애플리케이션을 위한 최첨단 경량 AI 모델을 제공합니다.
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    Google Gemma Chat Free란?
    Google Gemma는 광범위한 애플리케이션을 충족하기 위해 개발된 경량의 최첨단 AI 모델 모음입니다. 이러한 개방형 모델은 최신 기술로 설계되어 최적의 성능과 효율성을 보장합니다. 개발자, 연구원 및 기업을 위해 설계된 Gemma 모델은 텍스트 생성, 요약 및 감정 분석과 같은 분야에서 기능을 향상시키기 위해 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있습니다. Vertex AI 및 GKE와 같은 플랫폼에서 제공되는 유연한 배포 옵션으로 Gemma는 강력한 AI 솔루션을 원하는 사용자에게 매끄러운 경험을 보장합니다.
  • Azure OpenAI를 통해 자연어 쿼리를 SQL로 변환하고 Neon Postgres에서 실행하며 구조화된 결과를 반환합니다.
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    Neon Azure AI Agent란?
    Neon Azure AI Agent는 Azure OpenAI와 Neon Postgres를 사용하여 AI 기반 데이터베이스 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여주는 오픈소스 데모입니다. 이 에이전트는 자연어 입력을 파싱하여 최적화된 SQL 쿼리를 생성하고 서버리스 Postgres 인스턴스에서 실행하며 포맷된 결과를 반환합니다. 개발자는 이 저장소를 활용하여 대화형 데이터 애플리케이션의 신속한 프로토타이핑, Azure AI와 Neon DB 워크플로우 학습, 맞춤형 기능이나 데이터 소스로 확장할 수 있습니다.
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