-
최신 글
- 2025년 4월 30일 AI 트렌드
- 2025년 4월 29일 AI 트렌드
- 3.6. 날짜 형식 출력 파서(DatetimeOutputParser)
- 3.5. 데이터프레임 출력 파서 (PandasDataFrameOutputParser)
- 3.4. JSON 출력 파서(JsonOutputParser)
- 3.3 구조화된 출력 파서 (StructuredOuputParser)
- 땅의 영혼을 울리는 외침: “시애틀 추장의 편지”를 다시 읽다
- 2025년 4월 23일 AI 트렌드
- 2025년 4월 22일 AI 트렌드
- Cursor 에디터에 AI 대화창 호출 방법
- Cursor AI: 초보자를 위한 개발 도우미 에디터
- 2025년 4월 21일 AI 트렌드
- 3.2. 콤마 구분자 출력 파서 (CommaSeparatedListOutputParser)
- 3.1. PydanticOuputParser
- 3. 출력 파서(Output Parsers)
최신 댓글
보관함
카테고리
메타
월간 보관물: 2025년 3월월
Diffusion 활용해 간단한 이미지 생성
<결과> macos m1 32GB 메모리에서 최소 사양으로 Diffusion 모델을 이용하여 간단하게 이미지 생성하는 방법을 살펴 보았습니다.
1.2. LCEL (LangChain Expression Language) 인터페이스
LCEL은 LangChain Expression Language의 약어인데 기본적인 방식으로 Chain을 사용해도 문제가 없지만 코드를 좀 더 간략하게 사용하고 병렬처리, 비동기, 스트리밍 기능을 제공하기 위해 LCEL을 사용한다. LCEL은 LangChain 라이브러리에서 복잡한 LLM(Large Language Model) 애플리케이션을 구축하기 위한 선언적 인터페이스로, 코드의 간결성과 유지보수성을 극대화하도록 … 계속 읽기
1.1. LangChain이란?
LangChain은 LLM 기반 어플리케이션 개발을 위한 프레임워크로써, 다양한 LLM관련 기능들을 결합(체인)하여 손쉽게 사용하도록 지원합니다. 해리슨 체이스(Harrison Chase)가 2022년 Robust Intelligence 근무 시절 시작한 오픈소스 프로젝트, JavaScript와 파이썬에서 패키지 형식으로 만들었습니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈 … 계속 읽기
1. LangChain 시작하기
최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어왔습니다. ChatGPT, Bard, Claude와 같은 상용 LLM은 놀라운 성능을 제공하지만, 대부분의 경우 사용자는 높은 비용을 지불해야 합니다. 이러한 비용 문제는 특히 스타트업, 개인 개발자, 소규모 연구팀에게 … 계속 읽기
요즘 똑똑한 2030이 돈 버는 5가지 방법
과거에는 “열심히 일하는 것”이 성공의 열쇠였다. 자본이 없는 상태에서는 하루에 16시간씩 일하며 피땀흘려 노력해야 성공한다는 것이 부자되는 공식이었죠. 요즘도 이렇게 부자가 될 수 있을까요? 따라하긴 어렵지만 핵심을 잘 정리한 영상이네요..다음은 요즘 MG 세대가 돈을 버는 5가지 방법에 대한 요약입니다. 이 … 계속 읽기
데이터 없이 NER 모델 학습하기
이 기사는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 데이터가 많지 않은 경우 NER 모델을 학습하는 방법에 대해 논의합니다. 몇 가지 예제 엔티티 목록을 사용하여 NER 데이터 세트를 생성하는 프로세스를 설명합니다. 이 프로세스에는 1) Few Shot 엔티티 목록을 만드는 것, 2) GPT-3를 사용하여 … 계속 읽기
2025년 3월 31일 AI 트렌드
“앤트로픽, LLM 내부 작동 방식 일부 파악…”사람처럼 실제 추론·추상화 실행”” 이 기사는 앤트로픽이 대형언어모델(LLM)의 내부 작동 방식을 분석하는 기술을 개발하여 ‘클로드’의 작업 수행 과정을 통해 몇 가지 새로운 특징을 발견했다는 내용을 다루고 있습니다. 사람의 신체에서 가장 복잡한 뇌 연구가 끝판왕이라 … 계속 읽기
인공지능 MCP 사용해보기 | 클로드, 챗GPT
AI 에이전트의 핵심인 MCP(Meta-Cognitive Prompting)에 대해 설명하고, 클로드 데스크톱 앱을 통해 MCP를 사용하는 방법을 쉽게 설명해줍니다. (MCP는 AI가 다양한 도구를 활용하여 사람처럼 일을 처리할 수 있도록 돕는 기술입니다.) 주요 내용:
무료 또는 최소 비용으로 LLM 개발을 추구합니다.
최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어왔습니다. ChatGPT, Bard, Claude와 같은 상용 LLM은 놀라운 성능을 제공하지만, 대부분의 경우 사용자는 높은 비용을 지불해야 합니다. 이러한 비용 문제는 특히 스타트업, 개인 개발자, 소규모 연구팀에게 … 계속 읽기