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Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey

목차대규모 언어 모델 기반 에이전트 개요소프트웨어 공학에서 LLM 기반 에이전트의 역할주요 분야별 적용 사례연구 기회 및 미래 방향결론1. 대규모 언어 모델 기반 에이전트 개요LLM(대규모 언어 모델) 기반 에이전트는 LLM의 능력을 확장하여 외부 자원과 도구를 활용할 수 있도록 설계된 AI 에이전트입니다. 기존의 LLM이 단순한 텍스트 생성에 그친다면, LLM 기반 에이전트는 계획, 메모리, 인지, 행동 등의 컴포넌트를 통해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.2. 소프트웨어 공학에서 LLM 기반 에이전트의 역할LLM 기반 에이전트는 소프트웨어 개발 및 유지보수의 다양한 단계에서 활용됩니다. 요구사항 엔지니어링: 다양한 사용자 관점에서 요구사항을 추출하고, 이를 분석하고 검증하는 작업을 자동화할 수 ..

AI와 머신러닝 2024.09.19

자바 23의 기능

목차 1. 자바 23의 개요 2. 새로운 기능과 개선 사항 요약 3. Improved Value Objects    - Improved Value Objects의 개념과 개선 사항    - 코드 예제 4. Enhanced String Templates (정식 기능)    - String Templates의 개선 사항과 사용 방법    - 코드 예제 5. Virtual Threads with Structured Concurrency    - Virtual Threads와 Structured Concurrency의 통합    - 코드 예제 6. Pattern Matching for Records    - Record에 대한 Pattern Matching의 사용 방법    - 코드 예제 7. Native Me..

자바 2024.09.19

PHP로 캐싱 구현하기

목차 1. 캐싱이란 무엇인가?    - 캐싱의 개념    - 캐싱의 중요성 2. 파일 캐싱    - 파일 캐싱의 원리    - PHP에서 파일 캐싱 구현 3. 메모리 캐싱 (APCu, Memcached)    - APCu 사용법    - Memcached 사용법 4. 코드 예제 5. 결론 및 추가 학습 자료1. 캐싱이란 무엇인가? 캐싱의 개념 캐싱(Caching)은 자주 사용되는 데이터를 임시 저장소에 보관하여, 필요할 때 빠르게 접근할 수 있도록 하는 기술입니다. 캐시는 데이터베이스, 파일 시스템, 외부 API 등에서 데이터를 읽어오는 시간을 줄이고, 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 캐싱의 중요성 - 성능 향상: 캐시는 데이터베이스 쿼리나 외부 API 호출을 줄여, 애플리케이션의 응답..

PHP 2024.09.19
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