앤트로픽

지난 글에서 소개했던 Anthropic의 Contextual Retrieval을 AWS Bedrock 서비스를 활용하여 직접 구현해 보았습니다. 특히 기존 RAG 시스템의 한계를 극복하고자 하는 이 방식의 효과를 실제로 확인해보고 싶었습니다. Anthropic의 맥락적 검색(Contextual Retrieval): 대규모 지식 베이스를 위한 RAG 기술2024년 9월 20일, Anthropic은 기존 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템의 성능을 크게 향상할 수 있는 '맥락적 검색(Contextual Retrieval)'이라는 새로운 방법을 소개했습니다. Introducing Contextual RetrievalAnthryunwoong.tistory.comRAG 시스템..

Anthropic이 Claude.ai 사용자들을 위해 발표한 새로운 기능인 '커스텀 스타일(Custom Styles)'에 대해 알아보겠습니다. 이 기능을 통해 사용자들은 자신만의 필요와 작업 방식에 맞게 Claude의 응답을 맞춤화할 수 있게 되었습니다. Tailor Claude's responses to your personal styleToday, we're announcing custom styles for all Claude.ai users. Now you can tailor Claude's responses to your unique needs and workflows.www.anthropic.com맞춤형 스타일이란?Claude의 커스텀 스타일 기능을 사용하면 Claude의 응답 방식을 사용자의..

오늘은 Anthropic에서 새롭게 발표한 Model Context Protocol(MCP)에 대해 자세히 알아보려고 합니다. AI에 관심이 있는 분이라면 꼭 알아두어야 할 새로운 기술이니 차근차근 살펴보겠습니다. Introducing the Model Context ProtocolThe Model Context Protocol (MCP) is an open standard for connecting AI assistants to the systems where data lives, including content repositories, business tools, and development environments. Its aim is to help frontier models produce bett..

앤트로픽(Anthropic)이 11월 15일, 개발자들을 위한 새로운 프롬프트 엔지니어링 도구를 공개했습니다. 프롬프트 최적화와 예시 관리를 자동화할 수 있는 이 도구들에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Improve your prompts in the developer consoleToday, we're introducing the ability to improve prompts and manage examples directly in the Anthropic Console.www.anthropic.com프롬프트의 품질이 AI의 품질을 결정AI 모델과 대화할 때 우리가 어떤 방식으로 질문하고 지시하느냐에 따라 결과물의 품질이 크게 달라집니다. 이를 '프롬프트 엔지니어링'이라고 하는데, 사실 이 작업이 만만..