CapstoneProject
1.<Ink&Codes>Bringing Museums to Life: Starting Our Journey with LLM, RAG, and Smart Glasses
Imagine walking through a museum with nothing but a pair of smart glasses—and having a personal AI docent narrate the story behind every piece of art,
2.🤖 ChatGPT보다 똑똑한 RAG 만들기?! Advanced RAG 개념부터 기법까지 정리
📌 "검색만 잘해도 반은 먹고 들어간다" — RAG에도 완벽히 적용되는 말인듯 싶습니다. 🧑💻 Intro: RAG가 뭐예요? RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 LLM(예: GPT-4, Claude, Mistral 등)에게 검색
3.Search Smarter, Generate Better: The Power of Advanced RAG
📌 “Searching well is half the battle”Turns out that’s completely true for RAG too.🧑💻 Intro: What is RAG?RAG stands for Retrieval-Augmented Generat
4.LLM+RAG 이용 미술관 도슨트 시스템 — 하드웨어 준비편
미술관이나 전시 공간에서 눈과 귀가 되어주는 스마트 도슨트 시스템을 직접 만들 수 있다면 어떨까요? 이번 글에서는 라즈베리파이5를 이용해 LLM+RAG 기반 스마트 도슨트 시스템을 만들기 위한 하드웨어 구성 시나리오를 작성해보겠습니다. 아직 제작 전이고, 제작 과정을
5.LangChain과 LLaMA로 경량형 RAG 시스템 만들기
요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 시스템을 계속 만지다가, 문득 이런 생각이 들었습니다."꼭 GPT-4 같은 대형 모델을 써야만 쓸 만한 RAG가 만들어질까?"비용이나 응답 속도, 모델의 자율성까지 고려해보면 GPT 계열에 의
6.이미지 객체 인식부터 LLAMA 기반 설명 생성
우리 프로젝트에서는 특정 객체(사과, 꽃병, 인물 등) 에 대한 설명을 자동으로 제공해주는 AI 도슨트를 만들고자 합니다.전체 구조 요약전체 작품 이미지 YOLOV8 segmentation\->객체 감지 및 CROP clip 임베딩 \->백터화된 이미지 FAISS In
7.AI Docent System for Art Exhibitions (6-2)
Object Dectection -> Embedding -> Faiss -> LlaMa Explanation pipeline In our project, we aim to develop an AI docent system that automatically provid
8.FastAPI와 Spring Boot를 연동한 AI 기반 도슨트 설명 전달 시스템 구축하기
이전 포스트까지 AI 모델이 작품 속 객체를 인식하고 설명을 생성한 뒤, 해당 정보를 FAISS 데이터 베이스에 전달하는 구조를 만들었습니다. 이 시스템은 FAST API와 SPRING BOOT를 연동하여 동작하도록 연결 할 것 이며 실시간 응답성과 인증 보안을 동시에
9.Uvicorn 이란 ?
모델 파일을 실행시킬 때 uvicorn 을 사용하여 실행시키게 됩니다. FastaAPI나 Starlette로 웹 api를 개발한 경험이 있다면 아마 다음 명령어를 실행해본 적이 있을 것입니다. uvicorn main:app --reload 이 명령어 속에는 비동기 py
10.데이터베이스 종류
졸업 프로젝트 중 intellij와 mysql을 연결하면서 기존 사용하던 oracle database developer와의 차이가 궁금해져 정리해봅니다. 데이터 베이스의 종류Oracle vs Mysql| 구분 | Oracle Database Develo
11.라즈베리파이5로 카메라 2대 + 듀얼 마이크로 실시간 대화하기 (1)
앞서 개발한 소프트웨어를 적용시킬 하드웨어를 설정할 단계입니다. Rasberry 5를 기반으로 다음과 같은 구조의 실시간 AI 대화 시스템을 구축해보겠습니다. 필요한 물품은 다음과 같습니다.