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인공지능

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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 ..
문서를 효과적으로 나누는 방법: LangChain TextSplitter 활용하기 문서 분석 및 처리는 자연어 처리(NLP)에서 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 문서가 너무 길어 LLM (Large Language Model)이 한 번에 처리할 수 없을 때, 적절한 크기로 문서를 분할하는 것은 필수적입니다. LangChain에서는 이러한 문서 분할 작업을 돕기 위해 여러 가지 TextSplitter를 제공합니다. 이 블로그에서는 왜 문서를 분할해야 하는지, 그리고 LangChain에서 제공하는 주요 TextSplitter와 그 사용법을 소개하겠습니다.TextSplitter란 무엇인가요?TextSplitter는 문서를 작은 단위로 나누는 도구입니다. 모델이 처리할 수 있는 최대 토큰 수를 넘지 않도록 문서를 나누는 것이 주 역할입니다. 이러한 분할 작업이 없다면, LLM은 긴 문서를..
AI 혁신의 새로운 기준, LLMOps와 Dify의 강력한 솔루션 살펴보기 1. LLMOps 소개: AI 운영의 혁신LLMOps는 "대형 언어 모델 운영"을 뜻하는 용어로, 인공지능(AI) 모델을 실제 환경에서 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 일련의 절차 및 도구를 의미합니다. 이는 AI 모델을 연구단계에서 실사용으로 옮기는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고, 모델의 성능을 유지 및 개선하기 위해 필요한 다양한 작업들을 포괄합니다. 특히, LLMOps는 AI 모델의 배포, 모니터링, 유지보수, 업데이트 등 복잡한 과정들을 자동화하고 효율화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.2. LLMOps가 왜 필요한가?AI 모델의 발전은 눈부시지만, 이를 실제로 비즈니스 환경에 도입하고 관리하는 일은 매우 까다롭습니다. 다음과 같은 이유에서 LLMOps는 필수적입니다:복잡성 관리: 대형 언어..
LangChain에서 PDF 파일을 불러오는 최고의 방법: Loader 소개와 사용법 LangChain은 다양한 PDF 파일 형식을 처리하기 위한 여러 PDF Document Loader를 제공합니다. 이 문서에서는 LangChain의 다양한 PDF Loader를 소개하고, 각 Loader의 장점과 특징, 그리고 어떻게 사용하는지에 대해 다룹니다. 특히 LangChain의 DocumentLoader 인터페이스를 활용하면 다양한 Loader를 동일한 방식으로 사용할 수 있다는 장점이 있어, 코드의 유지보수성이 높고 모듈 교체가 쉽다는 점을 설명하겠습니다.LangChain의 DocumentLoader가 주는 이점LangChain의 DocumentLoader는 파일을 처리할 때 다양한 소스에서 데이터를 불러올 수 있는 통일된 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 필요한 Loader만 선..
노트북을 넘어, AI와 함께하는 새로운 메모 혁명: NotebookLM의 모든 것 NotebookLM이란 무엇인가?NotebookLM은 구글이 개발한 메모 작성 애플리케이션으로, 대규모 언어 모델(LLM)인 구글 제미나이(Gemini) 기술을 바탕으로 한 생성형 AI 기능을 제공합니다. 이 앱은 단순히 메모를 정리하는 것에 그치지 않고, 사용자가 제공한 자료를 기반으로 정보를 분석하고 요약해주는 가상 연구 보조원 역할을 수행합니다. 처음 이 앱을 접하면 Microsoft OneNote 같은 메모 앱을 떠올릴 수 있지만, NotebookLM은 그보다 훨씬 더 진화한 기능을 자랑합니다. 사용자가 업로드한 문서를 기반으로 AI가 사실을 요약하고, 복잡한 개념을 설명하며, 새롭고 독창적인 아이디어를 생성할 수 있는 능력을 제공합니다​주요 기능 및 특징NotebookLM은 단순한 메모 앱이 아..
Go 언어로 RAG(검색 증강 생성) 활용하여 LLM 어플리케이션을 더욱 스마트하게 구현하는 방법 최근 대형 언어 모델(LLM)의 성능이 발전하면서 인공지능(AI) 기반 어플리케이션의 가능성이 크게 확장되었습니다. 특히 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 LLM의 한계를 극복하고 더욱 스마트한 응답을 제공하기 위해 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Go 언어를 사용하여 RAG를 활용한 LLM 어플리케이션을 구축하는 방법을 소개하고, 그 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.RAG란 무엇인가?RAG는 LLM이 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 그 데이터를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다. 이를 통해 모델은 더 정확하고 구체적인 정보를 제공할 수 있으며, 최신 데이터에 대한 접근성을 높일 수 있습니다...
AI 언어 모델의 한계를 넘는 비밀, RAG의 모든 것 최근 인공지능 분야에서 언어 모델의 성능을 획기적으로 향상시키는 기술로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**가 주목받고 있습니다. 단순히 방대한 데이터를 학습하는 것을 넘어, 외부 지식과의 결합을 통해 더욱 정확하고 풍부한 응답을 제공하는 RAG는 과연 무엇일까요? 이번 블로그에서는 RAG의 개념부터 다양한 유형과 특징까지 상세하게 알아보겠습니다.RAG란 무엇인가?**RAG(Retrieval-Augmented Generation)**는 입력된 질문이나 문장에 따라 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 언어 모델이 응답을 생성하는 기술입니다. 기존 언어 모델이 자체적으로 학습한 데이터에 의존했다면, RAG는 외부 지식을 활용함으로써 더 정확하고 최신의..

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