반응형 LLM17 [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. [프롬프트 엔지니어링] 🎀 COSTAR 프롬프트: 목표를 귀엽고 실용적인 시스템으로 변환하기 💖✨ GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)을 잘 활용하려면 좋은 프롬프트 작성이 중요해요! 📈 그중에서도 강력한 도구가 되는 것이 COSTAR 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 프롬프트를 구조적으로 작성해 LLM의 반응을 더 맞춤형으로 만들고, 효과적인 결과를 이끌어낼 수 있게 해줍니다. 이번 가이드에서는 COSTAR 프레임워크가 목표를 실행 가능한 시스템으로 변환하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아볼게요! 😊✨ COSTAR 프레임워크 설명:Context (컨텍스트, C): LLM이 상황을 이해할 수 있도록 배경 정보를 제공해요. 😊Objective (목표, O): LLM이 집중할 수 있도록 명확하게 작업을 정의합니다. 🎯Style (스타일, S): 원하는 글쓰기 스타일을 지정해, 결과물이 목표에 맞게 .. 2024. 11. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
