NIPA-ORACLE

Kosa에서 또, 부트캠프를 듣게 되었습니다. 주제는 AI-Agent. 배우고 싶었지만 너무 최신기술이기도 하고, 오라클 클라우드를 사용해서 프로젝트를 할 수 있다는 점이 매력적이었습니다. 오늘은 첫날이라서 크게 오라클에 대한 소개, 신현철 스타트업 대표님의 AI가 현

비슷해 보이는 Generative AI 모델간에도 차이가 존재한다.Grok이 자유도가 높은데.. 사장 따라가는 듯 하다.온프레미스 모델간에도 차이가 존재한다.https://weekly.donga.com/economy/article/all/11/5708662/1

서버 두개 생성했다. 타사랑 과정은 동일Iterms2 에 있는 Broadcast Input 은근 편하다. 두 서버 같은 내용으로 세팅할때 편함. 물론 ansible이나 이런거 쓰면 되지만.. 몇개 안될때는 편하다. (단축키는 cmd+shift+i)방화벽 풀기INPUT

cat -n .bashrc :  .bashrc 파일의 내용을 줄 번호와 함께 출력image.pngimage.pngumask(user file creation mask)은 리눅스/유닉스 시스템에서 새 파일이나 디렉토리를 만들 때 적용되는 기본 권한 값을 제한하는 역할ch

1) Anaconda아나콘다는 데이터 과학/머신러닝 패키지를 한 번에 설치할 수 있는 배포판입니다.conda 명령어를 통해 가상환경을 만들고 관리합니다.pip와 다르게 의존성 해결이 강력하고, C/C++ 라이브러리까지 포함 가능.conda info -e : 현재 아나콘

except 처리할때 실제 터지는 에러보고 추가하는 식으로 작성하면 된다.select tablename from pg_tables; 테이블 이름 확인관리자계정 아이디 : postgresCREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; 백터DB 사

vector(1536) 타입이 별도로 존재함값은 리스트를 ‘’ 로 묶은 값을 넣어주면 됨 ( ‘’ 빼면 안됨)vector(1536) 같은 타입을 만들었다면 반드시 ::vector 로 캐스팅해야 됨openai 모델로 벡터 임베딩을 했으면 수정,확인 등 작업도 같은 모델로

.str은 문자열 메서드를 벡터화해서 Series 전체에 적용.각 원소에 대해 루프 돌리지 않아도 되므로 간결하고 빠름.Series 안의 값이 문자열이 아닐 경우 오류가 발생할 수 있음. (NaN은 허용됨)Exaone , GemmaQwen2.5, deepseek (오픈

~ 취할때 갈호에 주의해야한다. sum()을 포함한 식에 ~ 해주면, -723이 나오는데 이는 true의 전체 합자체에 ~ 가 취해지기 때문보통 ~는 조건 필터링한 Boolean Series에만 적용한다.배열은 요소개수, str은 글자수 리턴str.split은 정규표현

파라미터의 수를 의미한다.selenium을 굳이 쓰는 이유는 요즘 웹개발이 SPA, Java-Script를 주로 활용해서 데이터를 웹브라우를 거져 받아오게 많이 되어 있기 때문임실제로 많은 웹사이트의 class, id 값 끝에 해시값이 붙어 있었음. 즉 이 값들이 동적

hugging-face Open LLM LeaderBoard오픈소스 LLM 성능에 대한 지표를 볼 수 있는 곳(https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboardsafetensors인

And 연산하고 ~ 부정하는 연산음수 -> 0, 양수 -> 통과 시키는 활성화 함수신경망에서 가장 많이 쓰이는 활성화 함수(activation function) 중 하나너무 많은 뉴런이 0이 되면 학습이 멈출 수 있음, ->“Dead ReLU” 문제 -> LeakyRe

uv는 Astral(Black, Ruff 제작팀)이 만든 프로젝트로,Python 생태계의 의존성 설치 속도, 환경 격리, 빌드 캐시 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.따라서 pip install 대신 uv pip install을 사용하면 더 빠르고 신뢰성 있는 환경

벡터db에 리턴받은 벡터 데이터 삽입BERT 모델이란?사설 IP 범위발행처: 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원각 지표는 생성형 AI 모델의 텍스트 생성 품질을 평가하기 위해 사용됩니다.식약처 가이드라인에서는 이들을 의료 AI의 분석 성능 검증 지표로 제시했습니다 .의

RunnablePassthrough 는 LangChain의 Runnable 체인 안에서 “데이터를 그대로 통과시키는(변형하지 않는)” 역할을 합니다.즉, 입력값을 받아 아무 가공 없이 그대로 다음 단계로 넘겨주는 identity function(항등 함수) 같은 것입니

LLM 기반 어플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크한국어 Document loader는 별도의 sdk 설치가 필요하다.랭체인은 자체 백터DB도 지원한다. 메서드 하나로 편리하게 생성 가능하지만, 커스텀은 안됨Retrieval : 다양한 검색방법 지원함LLM 의 한

AI-agent tool 추가@tool 로 agent 체인을 구현해서 연동시킬수 있다create_openai_tools_agent → 랭체인의 chain 역할이다.https://serper.devllm 이 웹서핑을 할수 있게 하는 agent 이다.

누가 작성했는지 표시 가능db 세팅을 위한 DML, DDL 설정을 해두는 파일임베딩 모델의 차원이 다르면 DB 도 별도로 작성해야 함ex) 1536 차원, 1024차원 두개 있으면 DB table도 두개 필요함같이 쓸수 없다.내적이 불가능vscode continue(

🔒 Sandbox란?Sandbox(샌드박스) 는 보안이나 실험 목적의 격리된 실행 환경.쉽게 말해 “이 안에서는 무슨 짓을 해도 바깥 시스템에는 영향을 못 주는 통제된 공간"Ex):• 브라우저가 악성 웹코드를 실행할 때 시스템 파일에 접근하지 못하도록 막는 구조• L

기존코드 있으면 재사용임의대로 코드 수정,생성,작성 금지 프롬프트참고할 파일이 있으면 제공 ( ex. Data Base Definition)생성,수정 요청시 각 폴더 구조 준수 지시 (ex. html,css,java scrpit 분리해서 작성해줘)공통적 사용 기능 정리

탄생 배경1) 랭체인으로 생성한 답변이 Hallucination이 아닐까? (없는사전지식으로 답변한게 아닐까?) 2) 문서 검색에 원하는 내용이 없는경우, 인터넷, 논문에서 부족한 정보 검색해 보강할수 없을까?2024-1월 출시문제상황a. rag 수행시 정확한 문서

원격 저장소(origin)에 어떤 브랜치나 태그가 존재하는지 확인하는 명령어랭그래프 상태값을 state 객체 전체로 리턴할수도 있고, dict 에 변경일부값만 리턴할수도 있음변경일부값만 리턴하는 걸 추천div : 스타일링: margin, padding, width, h

로컬 스토리지는 같은 아이디로 로그인된 같은 브라우져 간에는 세션이 유지된다.다른 브라우져간에는 유지 되지 않음

첫날은 하루종일 회의하느라 갔고(개인적으로 기획회의가 가장 에너지 소모가 심한거 같다.. ㅎㄷㄷ)둘쨋날은 깃세팅하고, 컨벤션 맞추고, 기획한거 초기 프론트 스케치하고 db스키마도 만들고 gittea 를 써보고 있다. github랑 거의 같은데, 좀 더 가벼운 느낌. g

⸻① ○───< (Zero or Many)의미: “0개 이상”표현: 선택적 다수 (0..N)예시:하나의 고객(Customer)은 주문(Order)을 하지 않을 수도 있고, 여러 개 할 수도 있다.⸻② ○───|< (Zero or One)의미: “0개 또는 1

rag 용으로 사용할 파일들을 gcp cloud에 업로드함cli 명령어 사용을 위해 설정

Gitea Runner는 Gitea의 Actions(자동화 파이프라인)을 실제로 실행하는 실행 엔진⸻🧩 1. 기본 개념 • Gitea Actions = CI/CD 시스템 (GitHub Actions와 거의 동일) • Gitea Runner = 실제 작업(Job)을 수

라이브러리 URL(https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/multiple-voices?utm_source=chatgpt.com&hl=ko위코드를 현 프로젝트 상황에 맞게 셋팅해 테스트함주요옵션 위와같음문제는 결과가 발화