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수능 선물로 딱! 특별한 찹쌀떡 선물세트, 한정선에서 준비하세요! 안녕하세요, 여러분! 날씨가 점점 쌀쌀해지면서 수능이 코앞으로 다가왔음을 실감하게 되는 요즘입니다. 오랜 시간 노력해온 고3 수험생들을 위해 응원의 마음을 담은 선물을 고민하고 계신가요? 오늘은 수험생들을 응원할 때 제격인 한정선의 트렌디한 찹쌀떡을 소개해 드릴게요. 이름 그대로 "딱" 하고 붙으라는 응원의 의미도 담겨 있어 선물로 제격이랍니다.한정선 찹쌀떡, 다양한 맛으로 특별한 선물 경험한정선은 다양한 맛의 찹쌀떡으로 유명한 곳으로, 성수동에서 줄 서서 구매하는 핫플레이스 중 하나입니다. 이제는 여의도 더현대에서도 만날 수 있어서 더 많은 분들이 쉽게 방문할 수 있게 되었죠. 특히, 부드러운 찹쌀떡의 식감과 특별한 속재료들이 어우러져 트렌디한 맛을 자랑하는데요. 찹쌀떡 하나에도 여러 가지 맛을 담아 ..
심층 PDF 데이터 추출: ANTHROPIC의 고급 PDF 지원 기능 소개 PDF는 문서 관리와 보고서 작성에 있어 필수적인 파일 형식입니다. 그러나 PDF에는 단순한 텍스트뿐 아니라 표, 이미지, 차트 등 다양한 정보들이 포함되어 있어 이러한 비정형 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 데 상당한 어려움이 존재합니다. 이를 해결하기 위해 ANTHROPIC은 PDF 지원 기능을 새롭게 강화했습니다. 이를 통해 PDF 내의 복잡한 정보들을 보다 정확하고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 이제 ANTHROPIC의 PDF 지원 기능에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다.ANTHROPIC의 PDF 지원 기능 개요보고서 분석 및 차트/표 이해: ANTHROPIC의 PDF 지원 기능은 PDF 내 차트나 표와 같은 시각적 요소를 분석하여 중요한 정보를 신속하게 파악할 수 있도록 돕습니다. ..
확장 가능한 시스템 설계를 위한 조건부 패턴 (Conditional Pattern)의 모든 것 모듈화 패턴의 일종인 "조건부 패턴 (Conditional Pattern)"에 대해 심층적으로 논의합니다. 시스템 설계 시 단순한 상황이나 단일 쿼리의 처리만을 고려하는 것은 실용적이지 않습니다. 실제 상용 시스템에서는 예상과 달리 다양한 요구 사항이 발생하며, 시스템이 다각도로 활용되는 상황을 마주하게 됩니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하기 위해서는 확장 가능하고 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 설계가 필수적이며, 이를 실현하는 데 중요한 역할을 하는 것이 바로 조건부 패턴입니다.조건부 패턴은 특정 쿼리나 상황에 따라 적합한 처리 경로를 선택하는 구조를 의미합니다. 이 패턴은 시스템이 다양한 입력에 대해 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어 있으며, 복잡한 문제를 모듈화하여 관리 가능하고 확..
인공지능이 만들어내는 팟캐스트, 오픈소스로 만나보세요: NotebookLlama NotebookLlama는 텍스트 데이터를 통해 사람의 개입 없이도 하나의 팟캐스트 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 놀라운 오픈소스 프로젝트입니다. Google의 NotebookLM과 유사한 컨셉을 가지고 있지만, 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스로 제공된다는 점에서 인공지능의 진정한 잠재력을 느낄 수 있습니다. 이 글에서는 NotebookLlama 프로젝트에 대해 소개하고, 각 단계별로 어떤 과정을 통해 텍스트가 팟캐스트로 변환되는지 알아보겠습니다.NotebookLlama란 무엇인가?NotebookLlama는 PDF와 같은 텍스트 문서를 시작으로, 이를 여러 모델과 과정들을 거쳐 마치 사람과 같은 대화 형식의 팟캐스트로 변환하는 워크플로우를 제공합니다. 이 프로젝트는 Llama 시리즈 모델과 텍스트-음성 변..
여의도 직장인 추천! 수요미식회에 나온 부대찌개 맛집, 희정식당 안녕하세요! 날씨가 점점 추워지니 따뜻하고 얼큰한 찌개가 그리워지시죠? 오늘은 여의도 부대찌개 맛집으로 소문난 **'희정식당'**을 소개하려 합니다. 여기는 부대찌개뿐만 아니라 다양한 스테이크 메뉴도 인기를 끌고 있어요. 특히 TV에도 소개된 적이 있어 믿고 방문해도 좋은 곳이랍니다. 아직 가보지 않으셨다면, 꼭 한번 들려보세요!1. 진한 국물의 부대찌개 - 얼큰하고 자극적이지 않은 매력희정식당의 시그니처 메뉴는 바로 부대찌개입니다. 부대찌개의 진한 국물은 깊은 맛이 느껴지며, 햄과 소시지가 듬뿍 들어가 있어 든든한 한 끼로 제격이에요. 인공 조미료 없이도 깊은 맛을 내기 때문에 자연스러운 감칠맛이 그대로 전해져 자극적이지 않고 편안하게 즐길 수 있습니다. 특히 밥 한 공기를 말아먹으면 그야말로 행복이 ..
🍁가을의 맛을 담은 여의도 핫플! 커피와 빵이 맛있는 ‘고메브레드’ 안녕하세요! 가을의 중반이 지나면서 단풍이 아름답게 물들어 가고 있습니다. 이럴 때 따뜻하고 달달한 커피와 갓 구운 빵이 떠오르지 않나요? 오늘은 여의도에 있는 숨겨진 맛집, 고메브레드를 소개해 드릴게요. 고메브레드는 커피와 빵이 모두 맛있기로 소문난 곳인데요, 이곳은 언제 방문해도 실패 없는 맛을 자랑하는 곳입니다. 특히 가을에 즐기기 좋은 특별한 메뉴들이 많으니 기대하셔도 좋습니다!1. 고소하고 달달한 매력, 마롱크림라떼고메브레드에서는 기본 커피 메뉴도 훌륭하지만, 이 계절에 꼭 추천하고 싶은 음료는 마롱크림라떼입니다. 마롱크림라떼는 고소한 밤 생크림과 로투스 크럼블이 어우러진 달콤한 라떼로, 가을의 분위기를 한껏 살려주는 맛이에요. 커피의 풍미와 밤의 고소한 맛이 조화를 이루어 달달한 커피가 당기는..
새로운 시대의 검색: ChatGPT Search로 심화된 지식 탐구 우리는 더 이상 키워드 기반 정보 탐색에 의존하는 시대에 머물러 있지 않습니다. 이제 ChatGPT Search를 통해 자연스러운 대화를 나누며 심화된 정보 탐구가 가능해졌습니다. 이 새로운 검색 패러다임은 인간의 소통 방식을 반영한 자연어 처리(NLP)를 활용해 정보 검색의 방식을 혁신적으로 발전시켰으며, 단순히 답변을 얻는 것이 아니라, 탐구의 재미를 느끼고 사고력을 자극하는 과정으로 전환됩니다. 정보 검색이 단순히 데이터를 찾는 것이 아니라, 발견의 기쁨과 지적 탐구를 즐길 수 있는 체험으로 변화된 것입니다. 이러한 변화는 단순한 효율성 증대뿐만 아니라, 정보에 대한 접근 방식 자체를 인문학적으로 확장하며 사용자의 호기심을 자극하는 방향으로 나아가고 있습니다.ChatGPT Search의 활용 방법C..
Python 3.13의 핵심 업데이트: GIL-Free 멀티스레딩과 JIT 컴파일러 도입으로 더 빠르고 효율적인 Python 개발 시대가 열린다! Python 3.13, 더 나은 성능을 향한 진보2024년 10월에 출시된 Python 3.13은 그동안의 한계를 극복하기 위한 중요한 기능들을 실험적으로 도입했습니다. Python을 더 빠르고, 효율적으로 만들기 위한 두 가지 핵심 기능, Free-Threaded CPython (멀티스레드 지원)과 JIT 컴파일러가 그것입니다. 아직은 실험적 단계이지만, Python의 미래를 기대하게 만드는 이 기능들을 하나씩 살펴보겠습니다.첫 번째 주요 업데이트: Free-Threaded CPython으로 멀티스레딩 지원Python의 GIL(Global Interpreter Lock)이란?그동안 Python은 GIL (Global Interpreter Lock) 이라는 메커니즘으로 인해 멀티스레드를 충분히 활용하지 ..
모듈형 RAG의 첫걸음, Linear Pattern으로 쉽게 이해하는 고도화된 검색 기반 AI 모델 검색 기반 생성 모델, 흔히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴은 최근 많은 관심을 받는 AI 모델 구조입니다. 특히 이 중에서 Linear Pattern은 가장 기본적이면서도 효율적인 구조로, 단순히 단방향(Sequence)으로 구성되어 쉽게 구축할 수 있는 장점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 모듈형 RAG(Modular RAG)에서는 각 단계가 독립적 모듈로 분리되어 더욱 유연하게 활용될 수 있죠. 이번 글에서는 Linear Pattern이 모듈형 RAG에서 어떻게 작동하며, 어떤 기술이 사용되는지 알아보겠습니다.Linear Pattern이란? – 단방향 Sequence 기반 구조Linear Pattern은 이름 그대로 순차적으로 작업을 진행하는 패턴으로, Advan..
새로운 도메인 검색의 해답, HyDE: 가상의 문서로 RAG 성능을 향상시키다! 기존 검색의 한계와 HyDE의 탄생 배경기존의 Embedding 기반 검색 시스템, 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인에서 활용되는 유사도 검색은 대부분 학습된 데이터 세트를 바탕으로 이루어집니다. 하지만 데이터의 도메인이 기존 학습 데이터와 다를 경우, 검색 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 새로운 도메인에 대한 검색에서는 사용자의 질문이 기존 데이터와 연결되지 않아 검색 결과가 부정확해지거나 적합한 맥락을 제공하지 못할 수 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 **HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**입니다. HyDE는 사용자의 질문을 토대로 가상의 문서를 생성하여, 이를 검색의 입력으로 사용함..

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