반응형 LLM18 🤗 🎉 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. 🛠️ 💬 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)🌐 QA 시스템의 두 가지 종류1️⃣ 오픈 도메인(Open-domain.. 2025. 1. 1. [LLM] 🚀 RAG 앱 개발이란? 🔍 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 앱 개발이란 AI 모델에 실시간 데이터 검색 기능을 추가해, 더 정확하고 최신의 정보를 반영하여 응답을 생성하는 방법을 의미해요. 기존 AI 모델은 학습된 데이터를 바탕으로 답변을 제공하는데, 이 방식만으로는 가끔 오래된 정보나 불완전한 답변이 나올 수 있어요. 그러나 RAG는 외부 데이터베이스나 지식 소스를 검색해서 최신 정보를 찾아내고, 이를 기반으로 응답을 생성해요. 🌐 예를 들어, 챗봇이나 가상 비서가 사용자 질문에 대답할 때, 단순히 AI 모델이 학습한 내용만이 아니라 외부에서 최신 자료를 검색하고 그 내용을 응답에 반영한다면 훨씬 더 정확한 답변을 줄 수 있겠죠? 😊 RAG 앱 개발은 특히 동적이고 사실 기반의 응답이 중요한.. 2024. 11. 21. [자연어 처리 NLP] 🛠️ NLP 데이터 처리 방법: 데이터 전처리 (Data Pre-processing) ✨ 자연어 처리(NLP)에서 데이터 전처리는 텍스트를 분석할 수 있는 형태로 변환하는 첫 번째 단계입니다. 이 과정에서는 대화나 문맥 내에서 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 챗봇 사람 간의 의미 있는 대화를 촉진하는 것입니다. 😊 예를 들어, "최고의 요리법 좀 알려줘" 또는 "파티 음악 좀 재생해줘" 같은 명령을 챗봇에 주는 것도 이 과정의 일환입니다. 데이터 전처리를 통해 모델이 텍스트를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 하기 위해, 다음과 같은 여러 기술들이 사용됩니다. 🌟 🔹 데이터 전처리 단계데이터 전처리는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하여 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 이 과정에는 토큰화, 스테밍, 표제어 추출, 정규화, 품사 태깅과 같은 다양한 .. 2024. 11. 19. [LLM] 클로드 Claude AI를 이용해서 AI 감정 분석 봇을 만들어보자! AI Sentiment Bot Project AI 학습을 위한 가장 좋은 방법은 직접 만들어보고 경험해 보는 것입니다. 📈 AI와 데이터 과학에 관심이 있다면, 복잡한 튜토리얼보다 실제 프로젝트를 통해 더 많은 성장을 이룰 수 있어요. 이번에는 주말 동안 완료할 수 있는 흥미로운 프로젝트, 바로 '감정 분석 봇'을 만들어 봅시다. 🤖✨ 이 프로젝트를 통해 파이썬과 Claude API를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고, 그 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 간단한 감정 분석기를 구축해볼 거예요. 💬 데이터 분석과 시각화를 결합해보는 좋은 기회가 될 것입니다! 프로젝트 목표: 감정 분석 봇 만들기 (초급)사용자들이 다양한 주제에 대해 어떻게 생각하고 있는지 알 수 있다면 좋겠죠? 리뷰, 피드백 등 여러 텍스트 데이터를 실시간으로 수집하여.. 2024. 11. 8. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
