코스 특징그래프 데이터베이스 기반 챗봇 개발 학습Python으로 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇 구현실제 프로젝트 중심의 실무형 교육학습 내용LLM 기본 원리그래프 데이터베이스 설계챗봇 아키텍처 개발컨텍스트 관리 기술지능형 응답 생성 방법대상소프트웨어 개발자데이터 과학자AI 엔지니어머신러닝 연구자기대 효과실무 중심 AI 챗봇 개발 역량 강화최신 AI 기술 습득그래프 데이터베이스 활용 능력 향상혁신적인 대화형 AI 시스템 구축 기술 학습추천 대상Python 프로그래밍 기본 지식 보유자AI와 머신러닝에 관심 있는 개발자혁신적인 기술 학습에 열정 있는 전문가참고https://graphacademy.neo4j.com/courses/llm-chatbot-python/?ref=github Take the Build..
1. 회사 소개WhyHow.AI는 스타트업과 기업이 비정형 데이터를 구조화된 지식 표현으로 변환하도록 지원하여, 정확하고 설명 가능한 결정론적 AI 솔루션을 제공합니다.2. 제품 및 서비스2.1 오픈 소스 도구Knowledge Table: 자연어 프롬프트와 추적 가능한 워크플로우를 통해 비정형 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하는 도구입니다.Knowledge Graph Studio: 모듈형 지식 그래프를 생성하고 관리할 수 있는 직관적인 API와 규칙을 제공합니다.2.2 서비스Agentic/RAG 시스템 설계 및 구축: 정확하고 최첨단의 Agentic 및 RAG 시스템 개발을 가속화합니다.지식 그래프 구현: 팀이 지식 그래프를 채택하고 오픈 소스 도구를 기존 워크플로우에 통합하도록 지원합니다.데이터 구조..
"Drug-naïve"는 의학 및 약리학에서 흔히 사용되는 용어로, 특정 약물이나 약물군에 대해 이전에 노출되거나 복용한 적이 없는 상태를 의미합니다. 이는 임상 시험, 치료 계획, 연구 등의 맥락에서 중요한 개념으로 사용됩니다. 다음은 이에 대한 세부 설명입니다:1. 정의Drug-naïve: 특정 약물에 대해 이전에 전혀 노출된 적이 없는 환자.이는 환자가 해당 약물에 대한 내성이나 적응이 없는 상태를 뜻합니다.2. 주로 사용되는 상황임상 시험새로 개발된 약물의 효과와 안전성을 평가하기 위해 약물에 노출되지 않은 집단(drug-naïve 환자)을 대상으로 시험을 진행하는 경우가 많습니다.이는 약물의 순수한 효과를 평가하는 데 중요합니다.신규 진단 환자특정 질환에 대해 처음 진단받은 후 치료를 시작하는 ..
1. Graph DB의 장점 (vs RDB)- 기본 특성 비교항목RDBGraph DB의료데이터 관련 예시데이터 모델테이블, 행, 열 구조노드, 관계, 속성환자(노드)-진단(관계)-질병(노드)관계 표현외래키를 통한 테이블 간 연결직접적인 관계로 연결약물 상호작용 네트워크쿼리 성능JOIN이 많을수록 성능 저하관계 탐색 성능 일정환자 진료 이력 추적스키마 변경어렵고 비용이 큼유연하게 변경 가능새로운 의료 프로토콜 추가 - Graph DB의 장점항목Graph DBRDB복잡한 관계 표현의 용이성노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 직관적으로 표현테이블과 조인으로 관계를 표현하며, 복잡도가 증가하면 관리 어려움성능 향상인접 노드를 따라 탐색하여 관계 중심의 쿼리에 높은 성능 제공여러 조인이 필요한 관계 탐색 시 성..
Cypher// 가장 흔한 진단-약물 조합 찾기MATCH (p:Person)-[:HAS_CONDITION_OCCURRENCE]->(c:ConditionOccurrence)MATCH (p)-[:HAS_DRUG_EXPOSURE]->(d:DrugExposure)WHERE c.condition_start_date // 환자별 방문 횟수 분포MATCH (p:Person)-[:HAS_VISIT_OCCURRENCE]->(v:VisitOccurrence)WITH p, count(v) as visit_countRETURN visit_count, count(p) as patient_countORDER BY visit_count;// 특정 조건에서 시작하여 약물 처방까지의 경로MATCH path = (p:Person)-[:..
1. 기본 특성 비교항목RDBGraph DB의료데이터 관련 예시데이터 모델테이블, 행, 열 구조노드, 관계, 속성환자(노드)-진단(관계)-질병(노드)관계 표현외래키를 통한 테이블 간 연결직접적인 관계로 연결약물 상호작용 네트워크쿼리 성능JOIN이 많을수록 성능 저하관계 탐색 성능 일정환자 진료 이력 추적스키마 변경어렵고 비용이 큼유연하게 변경 가능새로운 의료 프로토콜 추가2. Graph DB의 장점Q|R" style="width: 25.2326%; height: 22px;" width="72" height="22">항목Graph DBRDBQ|R" style="width: 25.2326%; height: 40px;" height="22">복잡한 관계 표현의 용이성노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 직관적..
행사 요약제목: AI TOGETHER, AI TOMORROW SK AI SUMMIT일정: 2024 2024. 11. 04 – 05, 09:30 – 17:30장소: COEX SEOUL참가 신청: 10.07(월) – 10.31(목)SK AI SUMMIT 2024는 참가 신청한 분들만 입장 가능신청을 완료하시면 참가 하루 전 문자/메일로 당일 입장등록을 위한 QR코드가 발송키노트/세선 사전 예약: 10.14(월) 10:00 – 10.31(목) 23:59한정된 좌석으로 인해 키노트/세션을 사전 예약제로 운영1인당 하루 2개 유닛까지 사전 예약 가능사전 예약이 마감된 경우, 행사 당일 현장 신청행사 참가: 11.04(월) – 05(화)1F 그랜드볼룸 등록 데스크 전시2F 아셈볼룸 발표 세션3F 오디토리움 키노트,..
