구글 제미나이 2.5 프로 익스페리멘털: AI 기술의 새로운 도약 가능할까?

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구글 제미나이 2.5 프로 익스페리멘털: AI 기술의 새로운 도약가능할까?

오늘의 소식입니다. 구글은 최신 AI 혁신 기술인 제미나이 2.5 프로 익스페리멘털(Experimental) 모델을 공개했습니다. 이 모델은 향상된 코딩 기능, 인상적인 벤치마크 성능, 그리고 확장된 컨텍스트 윈도 길이를 제공하조, 특히 새로운  AI 기술은 새로운 도약을 보여주고 있습니다.  이번 모델은 구글 개발자 플랫폼 '구글 AI 스튜디오'와 월 20달러 유료 플랜 '제미나이 어드밴스드' 사용자를 대상으로 제공되어 더욱 주목받고 있습니다. 자세히 소개합니다.

제미나이 2.5 프로의 주요 특징

강화된 코딩 능력

인공지능은 코딩분야에서 탁월한되요,  제미나이 2.5 프로는 코드 작성과 시각 중심 웹앱 생성 등 에이전트 코딩 역량을 대폭 강화했습니다.  구글은 지난해 12월 '생각하는 버전'(thinking version)의 제미나이 AI 모델을 선보인 이후, 이번 모델에서 코딩 능력을 한층 더 발전시킨 것입니다.  새로 등장한  향상된 기능은 개발자들이 환영하고 있는데요,  복잡한 코딩 작업을 수행하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.

확장된 컨텍스트 윈도

제미나이 2.5 프로의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 '컨텍스트 윈도 길이'입니다. 이 모델은 최대 100만 토큰(약 75만 단어)까지 입력이 가능하며, 이는 '반지의 제왕' 시리즈 전체 분량을 초과하는 수준입니다. 컨텍스트 윈도는 LLM 시스템이 처리할 수 있는 입력과 출력 텍스트의 양을 의미하며, 이 값이 커질수록 사용자가 AI 챗봇과 한 번에 더 긴 대화를 나눌 수 있게 됩니다. 구글은 향후 이 컨텍스트 윈도를 200만 토큰까지 확장할 계획이라고 밝혔습니다. 토큰token의 크기가 능력이 되고 있조.

AI 추론 능력

또한 구글은 향후 모든 신형 AI 모델들에 추론 능력을 기본 탑재한다는 방침을 발표했습니다. AI 추론 모델은 오픈AI가 지난해 9월 첫선을 보인 이후 글로벌 AI 시장의 주요 경쟁 분야로 부상했습니다. AGI시대 추론은 필수요소이조!!.  그리고 다른 생성형 AI인  앤트로픽, 딥시크, xAI 등도 추론 기반 모델을 잇따라 공개하며 기술력 확보에 나섰습니다. 이들 모델은 높은 연산 자원을 활용해 사실관계를 검토한 뒤 정답을 산출하는 방식을 취한다고 합니다.

벤치마크 성능

구글의 제미나이 2.5 프로는 다양한 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

  • 에이더 플리글랏(Aider Polyglot): 코드 편집 벤치마크 테스트에서 68.6%의 점수를 기록하며 오픈AI, 앤트로픽, 딥시크의 주요 모델들을 앞섰습니다.

  • SWE 벤치 베리파이드(SWE-bench Verified): 복잡한 소프트웨어 개발 역량을 측정하는 이 평가에서 63.8%의 점수를 획득하여 오픈AI 'o3-미니'와 딥시크 'R1'보다 우수한 성능을 보였습니다. 다만 앤트로픽의 '클로드3.7 소네'에는 미치지 못했습니다.

  • 휴머니티 라스트 이그잼(Humanity's Last Exam): 수학, 인문, 과학 문제 기반 멀티모달 평가에서 18.8%의 점수로 주요 경쟁사 모델 대비 우위를 보였습니다.

구글은 구글이다.

경쟁사와의 비교

제미나이 2.5 프로는, SWE-bench Verified 평가에서 앤트로픽의 '클로드3.7 소네'에 약간 뒤처졌지만, 대부분의 주요 벤치마크에서 경쟁사 모델들을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 특히 코딩 능력과 텍스트 처리 능력 면에서 우수한 성과를 보여주어 AI 혁신 분야에서 주도적인 위치를 공고히 했습니다.

향후 전망

앞으로 구글은 모든 미래 AI 모델에 고급 추론 능력을 통합하여 정보 처리 및 분석 능력을 더욱 향상시킬 계획입니다. 컨텍스트 윈도를 200만 토큰으로 확장하려는 계획, 또한 구글이 AI 기술의 경계를 넓히는 데 전념하고 있음을 보여줍니다. 이러한 발전은 AI 기술의 새로운 표준을 제시하며, 구글이 AI 시장에서 지속적인 혁신을 추구한다는 것을 보여줍니다. 조금 늦였지만 분발하는 모습입니다.

발표된 제미나이 2.5 프로 익스페리멘털 모델은 구글의 AI 기술 발전 노력을 보여주는 중요한 사례입니다. 인상적인 기능, 벤치마크 성능, 그리고 미래 전망을 통해 AI 혁신의 새로운 표준을 제시하고 있습니다. 구글이 AI 기술 발전을 계속 주도해 나갈 것으로 기대해봅니다. 아지톡이었습니다.

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빅테크의 새로운 격전지, ‘AI 에이전트’

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빅테크의 새로운 격전지, ‘AI 에이전트’

AI 시장이 대규모언어모델(LLM) 중심에서 한 단계 진화하여 기업과 개인의 업무를 직접 수행하는 ‘AI 에이전트’ 경쟁으로 옮겨가고 있습니다. 마이크로소프트(MS)를 비롯한 주요 빅테크 기업들이 본격적으로 뛰어들면서 새로운 기술 격전지가 형성되고 있습니다.


MS, ‘코파일럿 스튜디오’ 출시: 맞춤형 AI 비서 시대의 시작

마이크로소프트는 2024년 11월 19일, 연례 행사인 ‘이그나이트 2024’에서 AI 에이전트 생성 프로그램인 ‘코파일럿 스튜디오’를 공개했습니다. 이 프로그램은 기업이 각자 업무 특성에 맞춘 자율 비서를 직접 생성할 수 있도록 설계된 도구입니다.

코파일럿 스튜디오에서 생성된 AI 에이전트는 일일이 명령어를 입력하지 않아도, 마이크로소프트365와 다이내믹스365와 같은 업무용 소프트웨어에서 자율적으로 작동합니다. 예를 들어, 팀즈(Teams)에서는 회의 중 실시간 음성 통역과 자동 채팅 요약 기능을 제공하며, 파워포인트나 엑셀 파일도 간단한 명령으로 제작할 수 있습니다.

특히, 링크드인(LinkedIn)에서는 채용 담당자를 위해 구직자 정보를 정리하고 추천까지 제공하며, 업무의 효율성을 극대화합니다. MS는 이를 통해 기업들이 AI를 활용하여 비즈니스 성과를 높이는 데 기여할 것이라 강조했습니다.

AI 에이전트로 확장되는 빅테크 경쟁

AI 에이전트는 최근 AI 기술의 핵심 경쟁 분야로 떠오르고 있습니다. 오픈AI, 구글, 앤스로픽 등 주요 AI 기업들은 자율적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트를 통해 시장에서 새로운 수익 모델을 창출하려는 시도를 하고 있습니다.

오픈AI: ‘오퍼레이터’ 공개 예정

오픈AI는 내년 1월, 개발자용 AI 에이전트인 ‘오퍼레이터’를 공개할 예정입니다. 이 AI는 사용자의 명령 없이도 주변 환경을 인식해 업무를 보조하는 기능을 갖출 것으로 기대됩니다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “AI 에이전트는 사용자를 위해 최적의 식당을 예약하거나 직장 상사처럼 업무를 보조하는 역할을 수행할 것”이라며, AI가 일상 속에 깊이 스며들게 될 것이라 설명했습니다.

앤스로픽: ‘클로드 3.5’와 컴퓨터 유즈 기능

앤스로픽은 자체 AI 모델인 ‘클로드 3.5’에 새로운 기능인 ‘컴퓨터 유즈’를 추가했습니다. 이 기능은 사용자의 컴퓨터 작업 패턴을 모방하여 데이터를 분석하고 입력하는 등의 복잡한 작업을 자동화합니다.

구글: ‘자비스’와 LLM 통합

구글은 AI 에이전트 ‘자비스’를 일부 개발자들에게 선공개하며 테스트를 진행 중입니다. 자비스는 곧 출시될 LLM ‘제미나이’의 차세대 버전과 함께 공개될 예정이며, 이를 통해 구글은 AI 기술의 활용성을 한 단계 높이겠다는 계획입니다.

세일즈포스: ‘에이전트포스’ 출시

세일즈포스는 지난 9월, 자체 AI 에이전트인 ‘에이전트포스’를 선보이며 고객 서비스와 판매 관리의 효율성을 강조했습니다.

AI 에이전트가 불러올 변화

AI 에이전트는 단순한 기술 혁신을 넘어, 기업과 개인의 업무 방식에 근본적인 변화를 예고하고 있습니다.

  • 효율성 극대화: AI가 반복적인 작업을 대신 수행함으로써 업무 속도가 획기적으로 개선될 것으로 보입니다.
  • 비용 절감: 기업은 AI 에이전트를 활용하여 인적 자원의 부담을 줄이고 더 나은 비즈니스 성과를 낼 수 있습니다.
  • 사용자 경험 향상: 개인 사용자는 AI 에이전트를 통해 일상적인 작업에서 더 큰 편리함을 누릴 수 있습니다.

빌 게이츠는 2023년 블로그를 통해 “앞으로 5년 안에 AI로 구동되는 개인 비서를 모든 사람이 사용할 수 있게 될 것”이라고 예견한 바 있습니다. 이제 그의 예측은 현실이 되고 있으며, 이는 기업과 개인 모두에게 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

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RAG 모델을 활용한 실시간 트렌드 분석

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RAG 모델을 활용한 실시간 트렌드 분석: 블로그 콘텐츠 자동 업데이트 방법

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 활용하면 실시간 트렌드 분석과 블로그 콘텐츠 자동 업데이트가 가능합니다. 트렌드 분석 도구와 AI 생성 기능을 결합하여 최신 정보를 반영하고, 효율적인 콘텐츠 관리 및 최적화를 수행할 수 있습니다. 아래는 구체적인 방법과 코드 예제입니다.

RAG 모델을 활용한 실시간트렌드분석

1. 실시간 트렌드 분석 프로세스

1-1. 트렌드 데이터 수집

  • Google Trends API: 특정 키워드의 검색량 및 관심도 변화 추적.
  • SNS 데이터 크롤링: 트위터, 인스타그램 해시태그 및 게시물 분석.
  • 뉴스 및 RSS 피드 활용: 새로운 트렌드와 이슈 자동 수집.

Python 코드 예제 (Google Trends 분석):

python코드 복사
from pytrends.request import TrendReq

# Google Trends 설정
pytrends = TrendReq(hl='ko-KR', tz=540)
keywords = ["쿠팡 할인", "무선 청소기 추천", "2024 트렌드"]

# 트렌드 데이터 수집
pytrends.build_payload(kw_list=keywords, timeframe='now 7-d')
trend_data = pytrends.interest_over_time()
print(trend_data)

결과 예시:

yaml코드 복사
date                 쿠팡 할인  무선 청소기 추천  2024 트렌드
2024-01-01 12:00      75         50              80
2024-01-02 12:00      80         60              85

1-2. 분석 데이터 활용

  • 인기 키워드에 따라 콘텐츠 주제를 재설정.
  • 시간대별 관심도 상승을 활용해 게시물 발행 시기 최적화.

2. 블로그 콘텐츠 자동 업데이트 시스템 구축

2-1. 기존 콘텐츠 분석 및 리프레시

  • 기존 블로그 포스트의 성과(조회 수, 클릭률) 분석.
  • 성과가 낮은 포스트의 키워드, 제목, 메타 설명 업데이트.

Python 코드 예제 (SEO 최적화):

python코드 복사
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# 최신 트렌드 반영한 질문 설정
template = """당신은 SEO 전문가입니다. 아래의 주제를 최신 트렌드에 맞게 최적화하세요.
주제: {topic}"""
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["topic"])

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(temperature=0.7))
result = qa.run("무선 청소기 추천 트렌드 업데이트")
print(result)

출력 예시:

"2024년 최신 무선 청소기 추천 목록: 가성비, 성능, 사용자 리뷰를 바탕으로 분석한 인기 제품 TOP 5를 소개합니다."

2-2. 실시간 트렌드 기반 콘텐츠 자동 생성

  • 검색된 트렌드 데이터를 반영해 새 콘텐츠 생성.
  • 자동으로 블로그 플랫폼(워드프레스, 블로그 API 등)과 연동.

Python 코드 예제 (자동 생성 및 업데이트):

python코드 복사
from wordpress_xmlrpc import Client, WordPressPost
from wordpress_xmlrpc.methods.posts import NewPost

# WordPress 설정
wp = Client('https://yourblog.com/xmlrpc.php', 'username', 'password')

# 새 글 생성
post = WordPressPost()
post.title = "2024년 최신 무선 청소기 추천"
post.content = result  # RAG 기반 생성 콘텐츠
post.post_status = 'publish'
wp.call(NewPost(post))

3. 콘텐츠 최적화 전략

3-1. 키워드 업데이트

  • 새로운 검색량 높은 키워드를 반영하여 SEO 최적화.
  • 메타데이터 재작성:
    • Title: "2024 최신 쿠팡 할인 추천 상품"
    • Description: "실시간 트렌드 분석을 통해 추천하는 쿠팡 할인 상품 TOP 10."

3-2. 계절별 트렌드 반영

  • 여름: "에어컨 추천 및 쿠팡 할인 코드"
  • 겨울: "전기난로 가성비 제품 비교"

3-3. 사용자 데이터 분석 및 리마케팅

  • 구글 애널리틱스와 연동하여 인기 페이지 추적.
  • 성과가 낮은 페이지는 CTA(Call-to-Action) 추가 및 콘텐츠 보강.

4. RAG 기반 콘텐츠 유지 관리 자동화

4-1. 성과 추적 및 개선

  1. 실시간 클릭률 및 전환율 분석.
  2. 결과가 저조한 콘텐츠 자동 업데이트.

4-2. 챗봇 연동

  • 블로그 방문자와의 실시간 소통을 위해 챗봇 API 연동.
  • 예: 특정 키워드 관련 문의 시, 추천 제품 및 최신 할인 정보 제공.

5. 결론: AI 기반 자동화로 콘텐츠 경쟁력 강화

RAG 모델과 트렌드 분석 도구를 활용하면 최신 트렌드 반영, SEO 최적화, 자동 콘텐츠 업데이트가 가능합니다.

특히 쿠팡파트너스와 같은 제휴 마케팅 콘텐츠에서 실시간 데이터 활용은 트래픽 유입 증가와 수익 향상에 큰 영향을 미칩니다. 자동화 시스템 구축과 성과 분석을 통해 지속적으로 최적화하는 전략을 추천합니다.

시도하라!! rag.....

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