- 스프링 AI는 LLM 외에도 이미지, 텍스트-음성 변환, 임베딩 모델 등 다양한 생성형 AI 모델을 지원한다. 🖼️
- 프롬프트 템플릿을 사용하여 컨텍스트 설정 및 동적 값 대체가 가능하다. 📝
- 비정형 데이터를 수치적으로 표현하는 임베딩은 레그의 핵심 패턴이다. 🔢
- 토큰은 AI 모델이 데이터를 처리하는 기본 단위이며, 토큰 사용량은 비용과 직결된다. 💰
- 레그, 툴 콜링, MCP는 AI 모델이 특정 데이터 및 API를 참조하는 기법이다. 🛠️
- 미세 조정(파인튜닝)은 AI 모델을 업데이트하는 데 비용이 많이 드는 구식 방법이다. ⏳
- 스프링 AI는 AI 모델 응답 평가를 위한 이밸류에이터 API를 제공한다. ✅
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