추론2 5. 추론 결과 가공 Ollama API 응답 결과 가공하기: 효과적인 프롬프트 결과 파싱 기법들어가며로컬 LLM을 구축하고 API를 통해 상호작용하는 방법을 알아보았다면, 이제 API 응답 결과를 어떻게 효과적으로 가공하고 활용할지 고민해볼 차례입니다. 특히 문서 요약, 키워드 추출과 같은 응용 분야에서는 AI 모델의 응답을 정확하게 파싱하고 구조화된 형태로 변환하는 것이 매우 중요합니다.이 글에서는 Ollama API를 통해 받은 응답 데이터를 처리하는 다양한 방법과 각 방식의 장단점을 살펴보겠습니다.프롬프트 응답 파싱의 중요성LLM은 기본적으로 텍스트 형태의 응답을 생성합니다. 이 텍스트를 그대로 사용하는 것은 간단하지만, 자동화된 시스템에서는 응답에서 특정 정보를 추출하고 구조화된 형태로 변환해야 하는 경우가 많습니다.. 2025. 3. 22. 3. AI 용어 정리 🧸 AI 용어 쉽게 이해하기: AI 필수 용어 친절 가이드AI 분야에서는 자주 사용되지만 어렵게 느껴지는 용어들이 많습니다. 본격적으로 AI를 공부하기 전에 한번 정리하고 공부하려고 작성했습니다.🤖 AI 모델(AI Model)정의AI 모델이란, 인간의 뇌와 유사하게 설계된 디지털 지능입니다. 데이터를 통해 학습된 패턴을 바탕으로 문제 해결, 이미지 인식, 대화 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.쉽게 말하면마치 사람처럼 생각하고 배워서 작업을 처리할 수 있는 '디지털 두뇌'라고 생각하면 됩니다.예시"AI 모델은 마치 아주 똑똑한 로봇 두뇌 같아요. 사람들이 많은 정보를 먹여서 키운 디지털 두뇌라고 생각하면 됩니다. 이 두뇌는 질문에 답하거나, 글을 쓰거나, 그림을 그리는 등 여러 일을 할 수 .. 2025. 3. 13. 이전 1 다음 반응형