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인공지능

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LangChain Expression Language(LCEL)과 Runnable의 강력한 활용 방법: 더 간결하고 효율적인 코드 작성하기 LCEL이란 무엇인가?LCEL(LangChain Expression Language)은 LangChain에서 체인을 보다 쉽게 구성할 수 있도록 도와주는 선언적 언어입니다. 이를 통해 복잡한 체인을 단순하고 명료하게 작성할 수 있으며, 특히 프로덕션 환경에서 빠르게 프로토타입을 구축하고 배포하는 데 유용합니다. LCEL은 동기 및 비동기 실행을 지원하며, 코드 병렬화를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되어 성능 최적화에 강력한 도구가 됩니다​​.LCEL이 중요한 이유LCEL은 코드의 간결성과 가독성을 크게 개선합니다. 기존 체인 설정 방식과 달리, LCEL을 사용하면 명령어 흐름을 하나의 파이프라인처럼 작성할 수 있기 때문에 더 직관적인 코드를 작성할 수 있습니다. 이로 인해 팀 간 협업 시 코드 이해도가 높..
GPT Canvas: 창의적 협업을 위한 혁신적 도구 오픈AI에서 공개한 'GPT Canvas'는 글쓰기와 코딩 작업을 위한 혁신적인 인터페이스로, 다양한 사용자층과 주요 언론에서 큰 주목을 받고 있습니다. 예를 들어, 기술 전문가와 크리에이티브 작업을 하는 사용자들 사이에서 특히 긍정적인 반응을 얻고 있으며, 여러 언론 매체에서도 혁신적인 협업 도구로 소개되고 있습니다. 이번 블로그에서는 GPT Canvas가 무엇인지, 이를 통해 창의적인 협업이 어떻게 가능해지는지 알아보겠습니다. 또한, 앤트로픽의 아티팩트(Artifacts)와의 차이점, GPT Canvas의 주요 기능, 그리고 기대 효과에 대해 자세히 설명하겠습니다.GPT Canvas란 무엇인가?GPT Canvas는 기존의 챗GPT 대화형 인터페이스에서 한 단계 발전하여, 사용자가 AI와 함께 글쓰기나..
검색 정확도를 높이는 비결: Reranker의 역할과 도입 효과 Reranker란 무엇인가?Reranker는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 사용되는 기술로, 초기 검색 결과의 순위를 재정렬하여 보다 관련성이 높은 정보를 상위에 배치하는 역할을 합니다. 일반적으로 검색 엔진이나 AI 기반 질의 응답 시스템에서 사용됩니다. Reranker는 문서와 쿼리 간의 유사도를 더욱 정확하게 측정하여 최적의 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다​​.Reranker의 역할Reranker는 RAG 시스템에서 첫 번째 검색 후 후보 문서들이 제공되었을 때, 해당 문서들을 다시 평가하여 쿼리와 가장 관련성 높은 문서가 상위에 위치하도록 순서를 조정합니다. 이를 통해 사용자는 더욱 정확하고 유용한 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. ..
앤트로픽의 새로운 비밀 무기: Contextual Retrieval로 LLM의 한계를 넘어서다 인공지능 모델이 특정 맥락에서 유용하게 사용되기 위해서는 배경 지식에 대한 접근이 필요합니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 해당 비즈니스에 대한 지식이 필요하며, 법률 분석 봇은 방대한 과거 사례에 대한 정보를 알아야 합니다.개발자들은 일반적으로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**를 사용하여 AI 모델의 지식을 향상시킵니다. RAG는 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 사용자의 프롬프트에 추가함으로써 모델의 응답을 크게 개선하는 방법입니다. 그러나 전통적인 RAG 솔루션은 정보를 인코딩할 때 맥락을 제거하는 경향이 있어, 시스템이 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하지 못하는 경우가 종종 발생합니다.이 글에서는 RAG의 검색 단계를 획기적으로 개선하는 방법을 소개합니..
출처까지 알려주는 혁신적 AI 검색 엔진, Perplexity AI의 모든 것 인공지능(AI) 검색 엔진의 개념인공지능 검색 엔진은 전통적인 키워드 기반의 검색 방식을 넘어, 사용자의 질문을 이해하고 자연어 처리를 통해 정확하고 포괄적인 답변을 제공합니다. 이러한 엔진은 대규모 언어 모델을 활용하여 방대한 인터넷 정보 중에서 사용자에게 가장 유용한 정보를 대화형으로 제공합니다.Perplexity AI란 무엇인가?Perplexity AI는 AI 기반의 혁신적인 검색 엔진으로, 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 질문을 입력하면 인터넷을 실시간으로 검색하여 종합적인 답변과 함께 출처를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 필요한 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있습니다.Perplexity AI의 특징단일 포괄적 답변 제공: 여러 링크를 탐색할 필요 없이, 필요한 모든 ..
LangGraph로 쉽게 구현하는 RAG 파이프라인: LLM 정확도를 높이는 비결 최근 자연어 처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 증가하면서, Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 RAG를 단순히 단방향으로 한 번만 처리하면 여러 제약 사항이 발생하며, LLM의 정확도도 떨어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순환 처리 및 재처리가 중요하며, 이를 손쉽게 구현할 수 있는 도구로 LangGraph가 등장했습니다. 이번 블로그에서는 LangGraph의 핵심 개념과 이를 활용한 RAG 파이프라인 구현 방법을 자세히 살펴보겠습니다.왜 순환 처리와 재처리가 필요한가?단방향 RAG 처리에서는 사용자 입력에 대해 한 번의 검색과 생성만 이루어집니다. 하지만 복잡한 질문이나 문맥이 필요한 경우, 단순한 한 번의 처리로는..
LangChain에서 효율적인 검색을 위한 다중 Retriever전략 Retriever는 LangChain 프레임워크에서 중요한 역할을 하며, 필요한 정보를 효율적으로 검색하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 다양한 Retriever 전략, 특히 Multi-Query Retriever와 Ensemble Retriever를 살펴보고, 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 설명하겠습니다. 또한 LongContext Reorder와 Multi-Vector Retriever, ContextualCompressor, LLMChainFilter와 같은 고급 검색 기법에 대해서도 간단히 소개하겠습니다.Retriever의 역할LangChain의 Retriever는 주어진 질문에 대한 관련 문서나 정보를 검색하는 기능을 담당합니다. 단순한 키워드 기반 검색에서 벗어나, 문서의 맥락을 고려하여..
텍스트를 벡터로 변환하는 비밀: LangChain Embedding의 세계 인공지능과 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 벡터(숫자)의 형태로 변환하는 과정, 즉 **임베딩(Embedding)**은 매우 중요한 작업입니다. 이 과정은 텍스트의 의미를 수치화하여 모델이 문맥을 이해하고 처리할 수 있게 해줍니다. 이번 블로그에서는 임베딩이 무엇이며, 왜 필요한지, 그리고 LangChain에서 사용 가능한 주요 임베딩 기법에 대해 알아보겠습니다. 또한 효율적인 임베딩 관리 방법에 대한 팁도 함께 다룹니다.임베딩이란 무엇이며, 왜 중요한가?임베딩은 텍스트(문장, 단어 등)를 고차원 벡터 공간의 점으로 변환하는 과정을 말합니다. 이를 통해 문장 간의 의미적 유사성을 수치화할 수 있습니다. 예를 들어, "강아지"와 "고양이"는 서로 다른 단어지만, 임베딩 벡터 상에서는 비슷한 ..

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