24/6/27 방문 후기

- 대부분 Gemini pro 기반 RAG 사례 활용

- in my opinion, Google << MS

- 다음엔 MS Summit 방문해보자!

[원리]

- Multimodal RAG 패턴 기반 image, text 분리해 전처리 후, Gemini pro 이미지분류 적용

- 생성된 text, meta data를 VectorDB에 저장

- 위 과정에서 Prompt Engineering 적용

[사례]

- 롯데멤버스 LLM기반 광고 타켓 자동화

- Gemini on Vertex를 통한 동식물의 멀티모달 검색 경험

- 한국 여행 및 관광 콘텐츠를 기반으로 한 여행 컨시어지 에이전트 구축 사례

Google AppSheet과 Gemini Pro의 기업 활용 사례

구글의 노코드 앱 개발 플랫폼인 Google AppSheet 이외에도 다양한 버전의 Gemini Pro를 활용한 기업의 활용 사례를 분석할 수 있었습니다. 특히, 기업들이 LLM(대규모 언어 모델)과 MLLM(멀티모달 언어 모델)을 현실에서 어떻게 적용하고 있는지에 대해 강연을 통해 모델의 아키텍처와 활용 사례를 이론적으로 학습하고, 실제 사용을 통해 배울 수 있었습니다. 또한, 구글 현직자들의 설명과 질의응답을 통해 내용을 더욱 깊이 있게 이해할 수 있었습니다.

자세한 사례는 https://ddua-datascientist.tistory.com/28 이곳에 적어두었습니다.