인덱싱 타임① 적재Load→② 청킹Split→③ 임베딩Embed→④ 저장Store 쿼리 타임⑤ 검색Retrieve→⑥ 증강Augment→⑦ 생성GenerateWeek 2 · Day 01 · RAG Engineering — Interactive Lecture NoteRAG 구조 설계의 핵심과검색 품질 결정 요소“똑똑한 AI에게 우리 회사 규정을 물었더니, 존재하지 않는 조항을 아주 자신 있게 만들어냈다.” — 사내 챗봇을 도입하기 전 고민해봐야할 문제입니다.오늘의 질문 세 가지: ① LLM은 왜 이런 실수를 할까? ② 어떻게 막을까? ③ 그 답이 왜 ‘RAG’인가?💡 사용법 — 초록/남색 점선 용어에 호버하면 요약, 클릭하면 배경·원리·시각화·문제점까지 상세 해설이 열립니다. 상단 7단계 파이프라인..
안녕하세요! 최근 'n8n 워크플로우 설계 및 배포' 기초 강의를 듣게 되었습니다. n8n을 처음 들었을 때는, 워크플로우 설계하는 visual tool로만 생각했습니다.이렇게 생겼었거든요. 공식문서에서도 " AI 기능과 비즈니스 프로세스 자동화를 결합한 공정 라이선스 기반 워크플로 자동화 도구 인 n8n"이라고 설명하는데 바로 이해가 되지는 않더군요.그런데 이 강의를 듣고 n8n이 어떻게 쓰일지 이 글을 쓰면서 고민하다보니 공식 설명이 적절했다는 걸 깨달았습니다. https://docs.n8n.io/https://n8n.io/workflows/ AI 기능이 들어가있고(LLM 호출 및 처리) 비즈니스 프로세스를 워크플로로 보여주면서 자동화를 합니다.화면에서 보이는 노드들은 단순히 흐름을 보여주는 것 ..
postgresql을 docker에서 실행한 후, pgAdmin에 연결을 하려 하는데 에러가 났습니다. 사실 아래처럼 글자가 깨져서, password가 틀려서 5432 port, localhost로 접속을 못하는구나만 추측했습니다. ```Unable to connect to server: connection failed: connection to server at "127.0.0.1", port 5432 failed: ġ��������: ����� "postgres"�� password ������ �����߽��ϴ�```=>아래로 유추 ```Unable to connect to server: connection failed: connection to server at "127.0.0.1", port 5..
https://velog.io/@ttogle918/Pytorch-01.-Tutorial-01 [Pytorch] 01. Tutorial 01Tensor Tensor(텐서) : array(배열)이나 matrix(행렬)과 매우 유사한 자료구조 Numpy의 ndarray와 유사 Tensor는 GPU나 다른 HW 가속기에서 실행할 수 있다. Automatic differentiation ( 자동 미분 )에 최적화 되어있음velog.io
https://velog.io/@ttogle918/BERT-QA-%EC%A7%88%EB%AC%B8-%EC%9D%91%EB%8B%B5-task-workflow BERT-QA(Question-Answering, 질문-응답) task workflow소스코드 바로가기 task의 목표 : 주어진 질문에 대한 단락에서 답을 추출하는 것 input : 질문(Q)-단락(paragraph) 쌍(question-paragraph pair) Q : 면역 체계는 무엇입니까? paragraph : 면역 체계는 질병으로부velog.io
https://velog.io/@ttogle918/model-%EA%B0%84%EB%8B%A8%ED%8A%B9%EC%A7%95 GPT, ALBERT, RoBERTa 간단 특징GPT, ALBERT, RoBERTavelog.io
https://velog.io/@ttogle918/Extractive-Summarization Extractive Summarization ( CNN/DailyMail, MatchSum, BertSumExt )NLG : Extractive Summarizationvelog.io
https://velog.io/@ttogle918/NLG
velog 포스팅 바로가기 https://velog.io/@ttogle918/QABERTLUKE 자연어 이해 는 텍스트 분류, 자연어 추론 및 이야기 이해와 같은 다양한 작업을 포함하는 자연어 처리의 중요한 분야입니다. 자연어 이해로 지원되는 응용 프로그램은 질문 답변(QA)에서 자" data-og-host="velog.io" data-og-source-url="https://velog.io/@ttogle918/QABERTLUKE" data-og-url="https://velog.io/@ttogle918/QABERTLUKE" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/Pc9UW/hyZQ49Jx9f/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHSva74baCsvBJzZlgQpFffK9Dpi_DFw8cij7v3MfvEa/img.png?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1790780399&allow_ip=&allow_referer=&signature=cVll1tZYO3gf50B%2FRv0ndbaULyY%3D
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인덱싱 타임① 적재Load→② 청킹Split→③ 임베딩Embed→④ 저장Store 쿼리 타임⑤ 검색Retrieve→⑥ 증강Augment→⑦ 생성GenerateWeek 2 · Day 01 · RAG Engineering — Interactive Lecture NoteRAG 구조 설계의 핵심과검색 품질 결정 요소“똑똑한 AI에게 우리 회사 규정을 물었더니, 존재하지 않는 조항을 아주 자신 있게 만들어냈다.” — 사내 챗봇을 도입하기 전 고민해봐야할 문제입니다.오늘의 질문 세 가지: ① LLM은 왜 이런 실수를 할까? ② 어떻게 막을까? ③ 그 답이 왜 ‘RAG’인가?💡 사용법 — 초록/남색 점선 용어에 호버하면 요약, 클릭하면 배경·원리·시각화·문제점까지 상세 해설이 열립니다. 상단 7단계 파이프라인..
안녕하세요! 최근 'n8n 워크플로우 설계 및 배포' 기초 강의를 듣게 되었습니다. n8n을 처음 들었을 때는, 워크플로우 설계하는 visual tool로만 생각했습니다.이렇게 생겼었거든요. 공식문서에서도 " AI 기능과 비즈니스 프로세스 자동화를 결합한 공정 라이선스 기반 워크플로 자동화 도구 인 n8n"이라고 설명하는데 바로 이해가 되지는 않더군요.그런데 이 강의를 듣고 n8n이 어떻게 쓰일지 이 글을 쓰면서 고민하다보니 공식 설명이 적절했다는 걸 깨달았습니다. https://docs.n8n.io/https://n8n.io/workflows/ AI 기능이 들어가있고(LLM 호출 및 처리) 비즈니스 프로세스를 워크플로로 보여주면서 자동화를 합니다.화면에서 보이는 노드들은 단순히 흐름을 보여주는 것 ..
postgresql을 docker에서 실행한 후, pgAdmin에 연결을 하려 하는데 에러가 났습니다. 사실 아래처럼 글자가 깨져서, password가 틀려서 5432 port, localhost로 접속을 못하는구나만 추측했습니다. ```Unable to connect to server: connection failed: connection to server at "127.0.0.1", port 5432 failed: ġ��������: ����� "postgres"�� password ������ �����߽��ϴ�```=>아래로 유추 ```Unable to connect to server: connection failed: connection to server at "127.0.0.1", port 5..
https://velog.io/@ttogle918/Pytorch-01.-Tutorial-01 [Pytorch] 01. Tutorial 01Tensor Tensor(텐서) : array(배열)이나 matrix(행렬)과 매우 유사한 자료구조 Numpy의 ndarray와 유사 Tensor는 GPU나 다른 HW 가속기에서 실행할 수 있다. Automatic differentiation ( 자동 미분 )에 최적화 되어있음velog.io
https://velog.io/@ttogle918/BERT-QA-%EC%A7%88%EB%AC%B8-%EC%9D%91%EB%8B%B5-task-workflow BERT-QA(Question-Answering, 질문-응답) task workflow소스코드 바로가기 task의 목표 : 주어진 질문에 대한 단락에서 답을 추출하는 것 input : 질문(Q)-단락(paragraph) 쌍(question-paragraph pair) Q : 면역 체계는 무엇입니까? paragraph : 면역 체계는 질병으로부velog.io
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velog 포스팅 바로가기 https://velog.io/@ttogle918/QABERTLUKE 자연어 이해 는 텍스트 분류, 자연어 추론 및 이야기 이해와 같은 다양한 작업을 포함하는 자연어 처리의 중요한 분야입니다. 자연어 이해로 지원되는 응용 프로그램은 질문 답변(QA)에서 자" data-og-host="velog.io" data-og-source-url="https://velog.io/@ttogle918/QABERTLUKE" data-og-url="https://velog.io/@ttogle918/QABERTLUKE" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/Pc9UW/hyZQ49Jx9f/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHSva74baCsvBJzZlgQpFffK9Dpi_DFw8cij7v3MfvEa/img.png?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1790780399&allow_ip=&allow_referer=&signature=cVll1tZYO3gf50B%2FRv0ndbaULyY%3D