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LangGraph를 활용하여 Agentic Pattern 구현하기 필립슈미트의 에이전틱 패턴에서 영감을 받아 이를 LangGraph로 구현하였습니다.원글 : (https://www.philschmid.de/agentic-pattern) 모든 코드는 해당 Colab 환경에서 모두 직접 확인해볼 수 있습니다.https://colab.research.google.com/drive/1JU0BHoCeTg7gJ_OnnvEBcjsw4VpDNuLQ?usp=sharing개요에이전트는 작업을 동적으로 계획하고 실행할 수 있다는 특징을 가지고 있습니다. 이때, 단순 혹은 복잡한 작업을 수행하기위해서 외부도구와 메모리를 사용하게 됩니다. 생성형AI 애플리케이션, 특히 LLM을 활용한 애플리케이션을 만들고자할때 가장 고민스러운 부분이 “이 비즈니스 로직을 어떻게 LLM, 에이전트를 활용하여 .. 2025. 5. 13.
RAG 구축에 있어서 고려해야 할 점들 RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 LLM의 성능을 간접적으로 향상시키는 기술입니다. 외부의 데이터 소스에서 관련 정보를 검색하므로써 모델의 정확성과 관련성, 최신성을 향상시킬 수 있습니다."컷오버"된 모델은 최신 데이터를 가지고있지 않으며, Foundation Model 자체가 General한 데이터에 대해 학습되었기때문에, 만약 특정 도메인 관련한 챗봇 혹은 LLM Driven 시스템을 구축해야 하는 경우 파인튜닝에 더불어 필수로 구축해야하는 부분이 RAG입니다.RAG의 구현 단계일반적으로 RAG시스템의 구축 프로세스의 경우 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.1. 데이터 저장소 및 데이터의 유형 결정2. 데이터 준비 및 업데이트 프로세스의 설계 (파이프라인 구성이 될 수.. 2025. 5. 7.
LLM 프로젝트에 적절한 모델 선택하기 LLM 프로젝트에 진행함에 있어서 가장 중요한 부분이라고 할 수 있는 "적절한 LLM모델 선택하기" 에 대해 이야기해보려고 한다.1. 라이센스모델의 사용범위나 제약조건을 명확히 평가해야한다. 이를 통해 프젝트의 목표와 정합성을 평가해야한다.예를들어 특정 라이센서의 경우 상업적 용도를 제한하거나 모델 수정을 금지하고있다.때문에 라이선스 조건을 검토애서 프로젝트 요구사항에 맞는 모델을 선택해야한다.일반적으로 모델의 라이센스를 확인하는방법은 다음과 같다(1) 모델 카드 확인 - 허깅페이스, 깃허브, 모델 레지스트리 등에서 라이센스 항목을 확인할 수 있다.다음은 비교적 많이 사용되는 라이센스를 정리한 표의 내용이다.라이선스제약조건주요 필수사항주요 허용사항Apache License하• 라이선스 및 저작권 명시• .. 2025. 4. 4.
예제로 알아보는 Stable Diffusion Prompt Guide 1. 질문 목록작성이 목록은 포괄적이지 않지만, 프롬프트 제작을 시작할 때 훌륭한 결과를 얻는 데 도움이 될 것입니다. 프롬프트 작성을 시작할 때, 이 가이드라인을 활용하면 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 실험을 두려워하지 마세요. 다양한 프롬프트를 시도할수록 더 나은 결과를 얻는 방법을 터득하게 될 것입니다!사진을 원하시나요, 아니면 그림을 원하시나요?이미지의 주제는 무엇인가요?사람인가요?동물인가요?풍경이나 다른 주제인가요?추가하고 싶은 세부 사항이 있나요?조명: 부드러운 조명, 은은한 조명, 링 조명, 네온 조명 등?환경: 실내, 실외, 수중, 우주 등?색상 테마: 화려한, 어두운, 파스텔 등?시점: 정면, 위에서, 측면 등?배경: 단색, 성운, 숲 등?특정한 예술 스타일이 있나요?예: 3.. 2025. 1. 16.

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