김 Ai의 IT생활

[RAG] 완벽 가이드: 중급자를 위한 심층 분석목차소개 및 개요기본 구조 및 문법심화 개념 및 테크닉실전 예제성능 최적화 팁일반적인 오류와 해결 방법최신 트렌드와 미래 전망결론 및 추가 학습 자료소개 및 개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 정보 검색과 언어 생성을 결합한 새로운 자연어 처리 패러다임입니다. RAG는 방대한 외부 지식을 활용하여 질의에 대한 답변을 생성할 수 있는 강력한 모델로, 최근 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다.RAG의 중요성은 다음과 같은 점에서 찾을 수 있습니다. 첫째, RAG는 기존의 언어 모델과 달리 방대한 외부 지식을 활용할 수 있어 보다 풍부하고 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 둘째, RAG는 질의에 대한 근거를 외부 지..

[LLM] 프로그래밍에 대한 가이드이 가이드에서는 LLM(Large Language Model)의 개념과 사용법을 중급 프로그래머를 대상으로 심층적으로 다룹니다. 각 파트는 개념 소개, 기본 구조 및 문법 설명, 심화된 설명, 실제 예시, 고급 활용법, 자주 발생하는 오류 및 해결 방법, 그리고 연습 문제로 구성되어 있습니다.파트 1: LLM 개요1. 개념 소개LLM(Large Language Model)은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 사용하여 훈련된 거대한 언어 모델입니다. LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 답변 등 광범위한 애플리케이션에 활용됩니다.프로그래밍 분야에서 LLM은 다음과 같은 용도로 사용될 수 있습니다:코드 생성 및..

벡터데이터베이스 소개파트 1: 개념 소개벡터 데이터베이스(Vector Database)는 데이터를 고차원 벡터로 표현하고 저장하는 데이터베이스 시스템입니다. 이 벡터들은 문서, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 포함할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 주로 유사성 검색, 군집화, 차원 축소 등의 작업에 사용됩니다. 이러한 작업은 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 활용됩니다.```pythonimport numpy as npfrom scipy import spatial# 벡터 데이터 생성vector1 = np.array([1, 2, 3])vector2 = np.array([4, 5, 6])# 코사인 유사도 계산cosine_similarity = 1 - spatial.dist..

파트 1: 개념 소개[LangChain]은 대규모 언어 모델(LLM)과 상호작용하는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 이를 통해 개발자는 LLM을 더 쉽게 활용할 수 있으며, 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. [LangChain]은 LLM의 출력을 구조화하고, 다른 데이터 소스와 통합하며, 여러 단계로 이루어진 작업을 구성할 수 있도록 도와줍니다.코드:```pythonfrom langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain```파트 2: 기본 구조 및 문법 설명[LangChain]의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:LLM (Large Language Model): 언어 모델 인스턴스를 나타냅니다. 예를 들어 OpenAI의 G..