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AI는 어떻게 추론할까? - CoT (Chain of Thought) 기법의 혁명 1. CoT가 나온 배경 및 주요 아이디어AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 성능을 높이기 위해 모델 크기를 확장하는 것은 일반적인 전략이었습니다. 특히 수십억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델들은 감성 분석이나 주제 분류와 같은 단순한 작업에서 우수한 성과를 보였습니다. 하지만 논리적 추론, 수학적 문제 해결, 상식적 추론과 같은 복잡한 다단계 문제에서는 모델 크기만으로는 한계가 드러났습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Chain of Thought (CoT) 기법입니다. CoT는 모델이 사람처럼 사고의 흐름을 통해 문제를 풀 수 있도록 도와줍니다. 즉, 한 번에 전체 문제를 해결하려고 하지 않고, 문제를 여러 단계로 나눠서 해결하는 방법을 사용하는 것입니다. CoT는 모델이 ..
백준 알고리즘 문제 풀이 가이드: 코딩 면접 대비 완벽 준비-14425 문자열 집합 편 (python) 문제 살펴보기!!문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/14425솔루션 살펴보기!!import sysdef input(): return sys.stdin.readline().rstrip()def main(): N, M = map(int, input().split()) # Set 사용하여 N개의 문자열 저장 dic = set(input() for _ in range(N)) # M개의 입력과 dic의 교집합 개수 구하기 ans = sum(1 for _ in range(M) if input() in dic) # 결과 출력 print(ans)if __name__ == "__main__": main()코드 흐름 ..
효율적인 메시징 솔루션! Oracle AQ(Advanced Queueing)의 개념과 활용법 1. Oracle AQ(Advanced Queueing)란?**Oracle AQ(Advanced Queueing)**는 Oracle 데이터베이스에서 제공하는 강력한 메시징 및 대기열 관리 시스템입니다. 분산된 애플리케이션 간의 비동기 통신을 지원하며, 메시지를 안전하게 저장하고 처리하는 역할을 합니다. AQ는 메시지의 송수신을 위해 Queue Table(대기열 테이블)을 사용하여 데이터베이스 내에서 트랜잭션을 관리하고, 메시지 전달의 안정성을 보장합니다.2. Oracle AQ의 장점트랜잭션 관리: AQ는 데이터베이스 트랜잭션과 통합되어 메시지 전송과 데이터 업데이트를 함께 처리할 수 있습니다. 이를 통해 메시지 송수신 중 발생할 수 있는 오류를 방지할 수 있습니다.비동기 통신: 애플리케이션 간의 비동기 ..
Spring Boot와 MyBatis로 Oracle Stored Procedure 구현하기: 실전 예시와 주의사항 1. Oracle Stored Procedure란?Oracle Stored Procedure(저장 프로시저)는 데이터베이스에 저장된 SQL 쿼리와 PL/SQL 코드를 한 번에 실행할 수 있는 미리 컴파일된 프로그램입니다. 프로시저는 복잡한 로직을 데이터베이스 내에서 수행할 수 있도록 도와주며, 응용 프로그램에서 반복적으로 호출할 수 있어 성능과 유지보수 측면에서 유리합니다. Stored Procedure는 매개변수를 받아 데이터베이스 작업을 수행하거나 결과를 반환할 수 있으며, 주로 대량의 데이터를 처리하거나 복잡한 비즈니스 로직을 처리할 때 사용됩니다.2. Spring Boot와 MyBatis에서 Oracle Stored Procedure 호출하기Spring Boot와 MyBatis를 활용해 Oracl..
LangChain과 Redis로 RAG 구현하기: 빠르고 효율적인 AI 애플리케이션 개발의 비밀 1. 서론: RAG와 Redis의 중요성오늘날 AI 애플리케이션에서 **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**는 사용자에게 더 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 제공하기 위해 필수적인 기술입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때, RAG는 정보를 검색하고 생성하는 과정에서 효율성을 높이는 중요한 방법입니다. 하지만 RAG 시스템은 대량의 데이터를 처리할 때 성능 문제를 겪을 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Redis를 활용한 LangChain 패키지가 등장했습니다.LangChain은 다양한 AI 도구와의 통합을 지원하는 오픈소스 프레임워크로, 최근 Redis와의 통합을 통해 더욱 빠르고 스마트한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 도구를 제공하고 있..
Oracle Stored Procedure, 꼭 알아야 할 데이터베이스의 필수 개념과 활용법 1. Oracle Stored Procedure란?Oracle에서 **Stored Procedure(저장 프로시저)**는 데이터베이스에 미리 저장된 SQL과 PL/SQL 블록을 말합니다. 이는 반복적으로 사용되는 SQL 쿼리와 비즈니스 로직을 하나의 프로시저로 작성하고, 필요할 때마다 호출할 수 있는 구조입니다. 마치 프로그래밍 언어의 함수처럼 동작하지만, 데이터베이스에서 동작하는 특성을 가지고 있습니다.간단히 말해, Stored Procedure는 사전에 정의된 SQL 명령어들이 모여 하나의 작업 단위로 실행되는 프로그램입니다. 이를 통해 특정한 작업을 효율적이고 일관되게 수행할 수 있습니다.2. Stored Procedure의 장점Stored Procedure를 도입할 때의 장점은 여러 가지가 있습니..
DataGemma: AI의 환각 문제를 해결하는 새로운 접근법과 데이터 통합 AI 모델의 발전과 환각 문제대형 언어 모델(LLMs)은 텍스트에서 정보를 추출하고 새로운 창의적 방향을 제시하며 코드 작성까지 가능한 수준으로 발전하고 있습니다. 그러나 AI 모델이 때때로 자신감 있게 잘못된 정보를 제시하는 '환각(hallucination)' 현상은 여전히 큰 문제로 남아 있습니다. 이 현상은 특히 AI가 사실 기반의 데이터를 생성해야 할 때 발생할 수 있으며, 이는 사용자의 신뢰성을 저해하는 주요 요인 중 하나입니다.이러한 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 DataGemma라는 혁신적인 모델을 발표했습니다. DataGemma는 신뢰할 수 있는 실제 통계 정보에 모델을 연결하여 환각 현상을 줄이는 것을 목표로 한 새로운 접근법입니다. 이 모델은 Google의 Data Commons에..
AI가 '생각'하기 시작했다? OpenAI o1의 혁신 o1 모델 소개OpenAI의 o1 시리즈는 복잡한 추론 능력을 강화하기 위해 설계된 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 응답을 생성하기 전에 내부적으로 긴 시간 동안 생각하는 과정을 거칩니다. 이를 통해 이전 모델들보다 과학, 코딩, 수학 분야에서 더 어려운 문제들을 효과적으로 해결할 수 있습니다.주요 성능 지표코딩 능력: Codeforces 대회에서 상위 89번째 백분위수에 해당하는 성과를 달성했습니다.수학 능력: 국제 수학 올림피아드(IMO) 예선에서 GPT-4o 모델은 문제의 13%를 해결한 반면, o1 모델은 **83%**를 해결했습니다.과학 분야: 물리학, 화학, 생물학 등에서 박사 수준의 정확도를 보여주었습니다.o1 시리즈 모델의 특징깊이 있는 내부 추론 과정o1 모델은 CoT 기법을 내부적으..
Spring AI 🤖: 자바 개발자를 위한 인공지능 통합의 새로운 패러다임 Spring AI란?Spring AI는 Spring 프레임워크에 기반한 인공지능 솔루션을 통합하는 새로운 기술입니다. 주로 자바(Java) 개발자를 위한 AI 기능을 제공하며, Python과 같은 다른 기술 스택에 의존하지 않고도 강력한 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다. 특히, OpenAI의 GPT 모델과의 통합을 통해 다양한 인공지능 기능을 구현할 수 있습니다.Spring AI는 기존의 RestTemplate, WebClient 등과 같은 HTTP 클라이언트를 직접 사용하지 않고, 스프링의 추상화를 통해 더 직관적이고 간편하게 AI 서비스를 호출할 수 있게 해줍니다​​.Spring AI의 주요 특징 및 장점자바 기반의 AI 통합: Python 기반의 AI 라이브러리 사용을 선호하지 않는 자바 개발..
Pinecone 벡터 데이터베이스: AI 시대의 필수 도구 AI가 빠르게 발전하면서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 저장할 수 있는 기술에 대한 수요가 높아지고 있습니다. Pinecone은 이러한 요구에 부응하기 위해 탄생한 벡터 데이터베이스로, 특히 AI 응용 프로그램에서 필수적인 인프라로 자리 잡고 있습니다. 이번 블로그에서는 Pinecone이 무엇인지, 그리고 왜 벡터 데이터베이스로 주목받고 있는지, 도입 시 기대할 수 있는 장점과 활용 사례를 알아보겠습니다.1. Pinecone이란 무엇인가?Pinecone은 대규모 데이터를 처리하는 AI 파운데이션 모델에서 벡터 임베딩 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스입니다. 전통적인 데이터베이스는 관계형 데이터를 저장하지만, AI의 발전으로 벡터 임베딩과 같은 비정형 데이터 처리가 필수적이 되면서 ..

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