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인공지능

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Langchain으로 인공지능 챗봇 만들기: 메모리를 활용한 자연스러운 대화 유지 비법 Langchain은 인공지능(Large Language Model, LLM) 기반의 애플리케이션을 개발하는 데 강력한 도구를 제공합니다. 그중에서도 Memory 기능은 사용자가 이전에 한 말을 기억하고, 자연스러운 대화를 이어나가는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 Memory의 중요성과 필요성을 설명하고, Langchain에서 사용할 수 있는 다양한 메모리 종류와 각각의 활용 방법을 살펴보겠습니다. 특히 ConversationBufferMemory, ConversationBufferWindowMemory, ConversationTokenBufferMemory, ConversationSummaryBufferMemory에 대해 간단한 코드 예시와 함께 알아보겠습니다.Memory의 중요성과 필요성챗봇을 만들 ..
모듈형 RAG: 대규모 언어 모델(LLM)과의 통합 및 작동 방식 **대규모 언어 모델(LLM)**은 최근 몇 년간 AI 기술의 급속한 발전을 이끌어 왔습니다. 하지만 LLM은 여전히 몇 가지 중요한 한계를 가지고 있습니다. 가장 대표적인 문제가 환각(모델이 존재하지 않는 정보를 생성하는 것)과 업데이트된 정보 부족입니다. 이 문제들을 해결하기 위한 중요한 도구로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색-생성 방식)**가 등장했습니다. RAG는 LLM에 외부 지식을 추가함으로써 성능을 크게 향상시켰지만, 기존 RAG 시스템은 여전히 복잡한 질의나 다양한 데이터 소스를 처리하는 데 한계가 있었습니다.여기서 **모듈형 RAG(Modular RAG)**가 새로운 해결책으로 주목받고 있습니다. 이 시스템은 레고 블록처럼 모듈화되어, 유연하고 재..
효율적인 정보 검색을 위한 솔루션, Langchain의 Retriever란? 최근 대화형 인공지능(AI)이 급속히 발전하면서, 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 능력은 매우 중요한 과제로 떠올랐습니다. 특히, 대용량의 텍스트 데이터를 처리하는 AI 모델에서는 원하는 정보를 바로 추출할 수 있는 기능이 필수적입니다. 바로 이 과정에서 Langchain의 Retriever가 강력한 도구로 떠오르게 되었습니다.1. Retriever란 무엇인가?Langchain에서 Retriever는 간단히 말해, 방대한 데이터 중에서 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 역할을 담당합니다. 이것은 우리가 검색 엔진에서 키워드를 입력하고 결과를 받는 것과 비슷한 개념입니다. 그러나 일반적인 검색 엔진과는 다르게 Retriever는 주로 자연어 처리를 통해 정확한 문맥적 정보를 찾..
Langchain Document Transformers: AI 문서 처리의 핵심 기술 알아보기 1. Data Connection의 전체 구조인공지능(AI)을 활용한 자연어 처리와 문서 처리 작업에서는 데이터를 효과적으로 관리하고 처리하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 Langchain은 데이터 연결(Data Connection)의 전체 구조를 체계적으로 설계하였습니다. 이 구조는 다음과 같은 주요 구성 요소들로 이루어져 있습니다:Document Loaders: 다양한 소스에서 문서를 불러오는 역할을 합니다. 웹 페이지, 데이터베이스, 파일 시스템 등에서 문서를 로드하여 후속 작업을 위해 준비합니다.Document Transformers: 로드된 문서를 필요한 형태로 변환하는 단계입니다. 여기에는 문서 분할, Q&A 형식으로의 변환, 중복 문서 삭제 등이 포함됩니다. 이 과정은 원본 데이터를 보..
Hugging Face: 인공지능 개발자들의 필수 도구, 왜 주목받고 있을까? 인공지능(AI) 분야가 빠르게 발전하면서, 연구자와 개발자들이 복잡한 AI 모델을 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 도와주는 플랫폼과 도구들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 Hugging Face는 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 플랫폼입니다. 이번 글에서는 Hugging Face가 무엇인지, 인공지능 개발에 어떻게 유용한지, 그리고 제공하는 주요 기능들에 대해 알아보겠습니다.1. Hugging Face란 무엇인가?Hugging Face는 2016년에 설립된 미국의 스타트업으로, 주로 자연어 처리 모델을 개발하고 배포하는 플랫폼으로 잘 알려져 있습니다. 처음에는 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리로 시작했지만, 현재는 다양한 AI 모델과 툴킷을 제공하는 종합 ..
임베딩: 인공지능의 언어 이해를 혁신하는 핵심 기술 자연어 처리는 인공지능 분야에서 가장 도전적인 영역 중 하나입니다. 인간의 언어는 매우 복잡하고 다의어, 문맥, 비유적 표현 등 다양한 요소가 결합되어 있어 컴퓨터가 이를 이해하고 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술 중 하나가 바로 '임베딩(Embedding)'입니다. 이번 글에서는 임베딩의 개념과 그 중요성에 대해 알아보고, 임베딩이 어떻게 자연어 처리에 혁신을 가져왔는지 설명드리겠습니다.1. 임베딩의 탄생 배경: One-Hot 인코딩의 한계초기 자연어 처리에서는 단어를 표현하기 위해 One-Hot 인코딩 방식을 주로 사용했습니다. One-Hot 인코딩은 단어의 개수만큼의 길이를 가진 벡터를 생성하고, 해당 단어에 해당하는 인덱스만 1로 표시하고 나머지는 ..
DPO: 기존 LLM 학습의 한계를 극복하는 새로운 접근법 최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 주제 중 하나는 LLM(Large Language Models)입니다. GPT와 같은 거대 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만, 여전히 몇 가지 중요한 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식 중 하나로 DPO(Direct Preference Optimization)가 등장했습니다. 이번 블로그에서는 DPO가 무엇인지, 그리고 기존 LLM 학습 방식의 한계를 어떻게 극복하는지에 대해 알아보겠습니다.DPO란 무엇인가?**DPO(Direct Preference Optimization)**는 거대 언어 모델의 성능을 더욱 개선하기 위해 제안된 새로운 학습 방법입니다. 기존의 LLM 학습 방법은 주로 대규모의 텍..
Langchain의 Document Loader: AI와 데이터를 연결하는 핵심 도구 AI 모델을 활용해 텍스트 데이터를 분석하고 처리하려면 먼저 데이터를 효과적으로 불러오는 과정이 필수적입니다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 Document Loader입니다. Langchain에서는 다양한 문서 소스를 손쉽게 로드하고, AI 모델이 활용할 수 있는 형태로 데이터를 준비하는 데 도움을 줍니다.Document Loader의 역할Document Loader는 말 그대로 다양한 형식의 문서를 불러와 처리할 수 있도록 하는 도구입니다. AI 모델이 원활하게 작업을 수행하려면, 데이터는 일관되고 모델이 이해할 수 있는 형식으로 제공되어야 합니다. Document Loader는 이러한 문서들을 구조화된 데이터로 변환해 주며, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Model,..

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