AI

딥러닝과 머신러닝의 차이는 다음과 같다.퍼셉트론은 뉴런처럼 데이터를 입력받아 가중치와 입력값을 조합하여 다음 퍼셉트론으로 전달하는 구조. 인공신경망은 퍼셉트론 여러개가 모여 복잡한 업무를 수행하는 네트워크 구조라고 할 수 있으며, 딥러닝은 인공신경망을 더 크고 깊게 확

딥러닝을 다루는 대표적인 라이브러리로는 Tensorflow, Keras, Pytorch 가 있다. 해당 게시글에서는 Facebook 에서 제공하는 PyTorch 를 사용한다.Pytorch 의 가장 큰 장점은 Python 의 언어 구조와 굉장히 유사하며 간결하다. 또한,

왼쪽의 원은 NLP 로 자연어 처리를 나타내고 오른쪽의 원은 Deep learning 을 의미한다. 이 두개가 겹치는 지점을 DNLP 라고 한다. 이것들은 NLP 와 관련있는 모델이면서 동시에 딥러닝 모델이다. DNLP 의 하위 섹션으로는 Seq2Seq가 존재한다.이

텍스트 생성client.chat.completions.create대화 기반 텍스트를 생성할 때 사용.대화 흐름을 유지하면서 텍스트를 생성한다client.completions.create단일 프롬프트를 기반으로 텍스트를 생성할 때 사용이미지 생성 및 편집client.im

메시지를 보면 파이썬 딕셔너리의 형태가 있다. 여기서 role 이라는 키를 볼 수 있는데, 핵심은 content 이다. role 이 의미하는 것은, role 을 통해 role을 통해 각 메시지의 역할을 정의할 수 있다.Rolessystem: 모델에게 지침을 보낸다use

open ai 의 vision 라이브러리는 이미지 입력하면 텍스트로 이미지에 대한 설명을 해준다. dall-e 는 현재 두 가지 버전이 있다. dall-e2와 dall-e3 DALL-E 3는 영어 외 다수의 언어를 이해하며, 한글로 작성된 프롬프트(명령어)도 굉장히 잘

입력 텍스트로 오디오 파일을 만드는 TTS 를 배워보자. Set up 우선 구글 코랩에 들어가서 초기 세팅을 한다 pip 로 openai 를 설치해주고, ! 느낌표 붙이는 이유는 코랩에서는 !를 붙여야 저런 명령어가 실행된다. openai 에서 OpenAI 라이

다음의 블로그를 참고하였다.https://blog.langchaindart.dev/introducing-langchain-dart-6b1d34fc41ef다트에서 랭체인 프레임워크를 사용하려면 다음의 패키지를 사용해야한다. 아래 사이트에 들어가면 설치 방법이 나

LangChain의 메모리 기능 이해하기 LangChain에서의 메모리는 체인(Chains)과 에이전트(Agents)가 이전 상호작용을 기억하도록 도와줍니다. 기본적으로 체인과 에이전트는 상태를 유지하지 않으며, 각각의 쿼리를 독립적으로 처리합니다. 따라서 상태를

LangChain 에이전트는 사용자의 입력을 기반으로 LLM(대형 언어 모델) 및 기타 도구에 대한 유연한 호출 체인을 필요로 하는 애플리케이션에 적합합니다. 에이전트는 다양한 도구에 접근하여 사용자 입력에 따라 사용할 도구를 결정할 수 있습니다. 액션 에이전트 (Ac

작성에 앞서 해당 게시글은 공부하는 입장에서 작성한 내용으로 완전 초보입니다. 작성 내용에 오류가 있다면 알려주세요 🐳 폴더 및 데이터 생성

작성에 앞서 해당 게시글은 공부하는 입장에서 작성한 내용으로 완전 초보입니다. 작성 내용에 오류가 있다면 알려주세요 🐳🚀🚀오늘은 RAG 연습 두 번째로 랭체인 패키지를 사용해서 문서를 청크 단위로 분리해서 간단한 검색 기능 실습을 해보려고 한다.지난 실습에 이어

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