2024 동계 해외 인턴십

문서를 벡터화해서 FAISS에 저장할 때,→ 청크 크기(Chunk Size)와 오버랩 크기(Overlap Size)를 어떻게 설정해야 하는지 고민 너무 크면 검색이 느려지고, 너무 작으면 문맥이 사라져 엉뚱한 문서가 검색됨. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 청크

해외 인턴십 1주차 회고기존에 했던 팀프로젝트는 기획부터 내가 참여를 했다. 문제 상황을 보고, 페인포인트를 포착하고, 그것을 분석해 솔루션을 구상하는 것까지. 그리고 그 기획에 맞추어 개발을 했다.회사는 달랐다. 우선 원하는 기획과 요구사항이 명확하다.System R

문서를 받고, 임베딩 처리를 할 때, 어떤 사이즈로 청크를 만들어야 가장 최적화가 될까? 문제 상황 우리가 하고자 하는 서비스의 문서들을 임베딩하여 DB를 구축했지만, 검색에서 원하는 문서를 찾지 못하는 문제가 발생했다. 나는 이 문제가 청크(문서를 쪼갠 단위)의 크

인턴 생활을 하며 도커 task를 맡게 되었다.docker을 이렇게 혼자 전문적으로 해보는 거는 처음인데, 사실 진짜 해보고 싶어서 내가 하고 싶다고 했다.퇴근하고 공부 열심히 해서 내일 잘 해봐야지.어떤 서비스를 운영하기 위해서는 프로그램을 돌려야 한다. 나는 파이썬

1️⃣ 팀원 간 개발 환경이 일관되지 않음 나는 MacOS, 다른 팀원들은 Windows 환경에서 개발. Python 버전 차이, 패키지 설치 문제, OS 환경 차이로 인해 코드 실행 오류 발생. 2️⃣ 로컬에서 잘 되던 코드가 다른 환경에서는 실행되지 않음 내

📌 Tech Stack: Python (Flask), LangChain, Gemini API, FAISS, PostgreSQL, Docker, Swagger AI 챗봇 백엔드 개발: LangChain + FAISS 기반 벡터 검색 및 최적화 프롬프트 엔지니어링: A