🤗 🎉 Hugging Face로 질문 답변 시스템(QA 시스템) 만들기! 🤔💡

안녕하세요! 오늘은 Hugging Face 라이브러리를 사용해서 간단한 질문 답변 시스템(Question Answering)을 만드는 방법을 알아보겠습니다. ✨ Hugging Face는 정말 쉽고 빠르게 강력한 NLP 모델을 사용할 수 있도록 도와주는 도구인데요, QA 시스템도 간단히 구현할 수 있답니다. 🛠️

 

🤗 🎉 Hugging Face로 질문 답변 시스템(QA 시스템) 만들기! 🤔💡

 

💬 질문 답변 시스템이란?

질문 답변(Question Answering, QA) 시스템은 사람이 자연어로 던진 질문에 대해 자동으로 답변을 제공하는 NLP 기술이에요. 😊
일상생활에서 이미 많이 사용되고 있는데요, 대표적인 예로는:

• 가상 비서 (예: Siri, Alexa)
• 고객 지원 (챗봇)
• 정보 검색 시스템 (예: 구글 검색)

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🌐 QA 시스템의 두 가지 종류

1️⃣ 오픈 도메인(Open-domain) QA

• 폭넓은 지식 기반에서 답변을 제공합니다.
• 예: 인터넷 데이터, 대형 데이터베이스

2️⃣ 클로즈드 도메인(Closed-domain) QA

• 특정 도메인(예: 의학, 법률)에서 제한된 데이터셋으로 답변합니다.
• 예: 의학 연구 자료에서 질문 답변

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🛠️ Hugging Face로 직접 만들어보기! 🧑‍💻

예제로 서울에 대한 정보를 담고 있는 데이터를 이용해 질문 답변 시스템을 만들어볼게요. 🎯 Hugging Face의 pipeline 기능을 사용하면 코드 몇 줄로 끝낼 수 있답니다! 👏

💻 코드 예제:

 

from transformers import pipeline

# Hugging Face QA 파이프라인 불러오기
qa_pipeline = pipeline('question-answering', model='hugging_face_model')

# 컨텍스트와 질문 설정하기
context = """서울은 대한민국의 수도이자 가장 큰 도시입니다. 서울의 인구는 약 980만 명이며, 한강을 중심으로 발전한 도시입니다."""
question = "서울의 인구는 얼마인가요?"

# 모델로 답변 얻기
answer = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(answer)

 

🧐 출력 결과:

{'score': 0.988, 'start': 27, 'end': 33, 'answer': '980만 명'}

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🎉 이렇게 간단해요! 🤩

위 코드처럼 Hugging Face를 사용하면 몇 줄만으로도 놀랍도록 정확한 답변을 얻을 수 있어요. ✨
context에 데이터를 입력하고, question에 질문을 작성하면 끝! 모델이 알아서 답을 찾아줍니다. 🕵️‍♀️

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🔗 마무리 링크

Hugging Face의 더 많은 기능이 궁금하다면 Hugging Face 공식 문서를 참고해 보세요! 📚
혹은 직접 설치해 보고 테스트해 보세요!

!pip install transformers​

 

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👉 혹시 궁금한 점 있으면 댓글로 남겨주세요! 😄
Hugging Face와 함께 AI 세상으로 빠져보아요! 🚀