Graph 공부하는 학생

Data Stream 서비스 소개 네이버클라우드에 데이터 스트림이라는 서비스가 새롭게 등장했습니다. 이 서비스의 가장 큰 특징은 '서버리스' 입니다. 내가 별도의 서버를 만들지 않아도, 내부적인 서버가 존재하고 있어서 바로 동작한다고 생각하면 편합니다. 정리하면, Data Stream은 서버리스 Kafka 도구라고 이해하면 되겠습니다. 사용 방법도 매우 간단합니다. Data Stream 서비스 활용0. 대시보드 확인 Data Stream 서비스는 별도 신청과정이 없습니다. 토픽을 생성하기 전에는 요금 부과도 되지 않고, 위처럼 대시보드에서 토픽, 파티션, 컨슈머 그룹 수가 0개인 것을 한눈에 확인할 수 있습니다. 사전 준비사항으로, 서브 계정을 만들고, 인증키를 받아두어야 합니다. 서브 계정 (Su..

AI Engineering 독후감 AI 엔지니어링 도서를 좋은 기회로 얻어서, 책을 읽어보고 후기를 남깁니다. 이 책이 다루는 범위가 제 기준으로는 매우 방대한 편이었습니다. AI 엔지니어링 하나에 AI 모델, 파운데이션 모델, 평가 방법론, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 에이전트, 데이터셋 엔지니어링, 추론과 최적화, 아키텍처 및 피드백 등 다양한 내용을 다루고 있었습니다. 한번 읽는다고 모두 소화하기 어려울 수준이었습니다. 어제는 벡터 검색 알고리즘을 보고, 오늘은 데이터셋 큐레이션을 보는 다양한 콘텐츠로 하루하루 즐겁습니다. 일종의 카탈로그 같은 느낌을 받았습니다. 다양하고도 필요한 콘텐츠를 눌러 담은 햄버거나 샌드위치 느낌이 들었습니다. 그래서 더 좋은 것은, 듣기만하고 명확히 몰랐던 "용어"를 ..

ollama에서 딥시크를 사용하여 챗봇을 만들어보겠습니다. https://ollama.com OllamaGet up and running with large language models.ollama.com 오라마를 내려받습니다. 문제는 아직 에러가 많아서 제대로 실행이 안되네요. 버전 관리가 중요하다고 생각이 들었다. 최신 버전이라 실행이 안되는 걸수도 있으니, 약간의 트러블슈팅 후 다시 올려보겠습니다.

간만에 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미 리뷰를 남기겠습니다. 2주차 - 추석 연휴 : 오탈자 PR + 용어집 추가2주차는 추석 연휴라서 모든 일정을 텍스트로 진행했습니다. 파이토치 튜토리얼 한글화 프로젝트의 2주차는 용어집에 추가할 단어를 선정하고 기존 번역된 문서에서 오탈자를 찾아서 이슈와 PR을 올리는 것이었습니다. 2주차에서 각 조별 이슈사항을 종합해보았습니다. 일단 조원분들께서 오탈자 수정 및 용어 추가를 잘 해주셨습니다. 하면서 이슈 사항은 크게 없었고, 하나 궁금한 점은 용어 추가를 하는 과정이 뭔가 모호하게 느껴져서 용어 추가하는 과정에 대한 큰 그림을 알고 싶습니다. 저와 **님만 용어 추가 및 번역 개선 과제를 수행했고, 서로 번역 개선 PR 리뷰 진행했습니다. 아래는 질문 사항입니다.1...

GPT API로 스트림 방식으로 출력하기 위해, stream 파라미터를 사용합니다. stream=False : 결과를 한 번에 반환stream=True : yield로 반환합니다. 중간마다 값을 반환합니다.def get_ai_response(messages, tools=None, stream=True): response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", # 응답 생성에 사용할 모델을 지정합니다. stream=stream, # (1) 스트리밍 출력을 위해 설정 messages=messages, # 대화 기록을 입력으로 전달합니다. tools=tools, # 사용 가능한 도구 목록을 전달합니다..

프롬프트 CLAUDE.md로 설정을 마치고, 요청을 잘하기 위해 프롬프트를 "잘" 만들어야 합니다. 이제 효과적인 프롬프트 작성법, 컨텍스트 최적화로, 클로드 협업 효율성을 높이겠습니다. 1. 프롬프트 엔지니어링 기초프롬프트 1 : 단순히 "무엇을 해줘" → 0점입니다. 중요 맥락이 빠지면서 결과가 부정확할 수 있네요.가령, 회원가입 기능 구현해줘는 어떨까요?어떤 기술 스택을 사용할지어떤 필드가 필요한지어떤 검증 규칙이 필요한지프론트엔드만? 백엔드도?데이터베이스 연동은? 전부 누락되겠습니다. 이것을 보완해보면 다음과 같습니다.React와 Node.js/Express를 사용해서 회원가입 기능을 구현해줘. - 필드: 이메일, 비밀번호, 비밀번호 확인, 이름 - 이메일 형식 검증과 비밀번호 강도 체크 포함 -..

클로드 md(마크다운) 파일을 통해 클로드 코드를 설정합니다. 교재에서는 개발자처럼 일할 수 있도록 정보 제공 지침서라고 표현합니다. 클로드 코드 핵심이 되는 이 마크다운 파일, /init 명령어를 활용해서 설정합니다. CLAUDE.md자동으로 프로젝트 맥락을 포함하고, 코딩 스타일과 규칙을 저장하고, 세션이 끝나도 메모리가 유지되고, 계층적인 구조로 여러 파일을 조합해서 설정할 수 있는 장점이 있습니다. /init 명령어이 명령어로, 현재 디렉터리를 분석하고, 프로젝트에 맞는 CLAUDE.md 파일을 생성합니다. 온보딩 가이드를 만들어주네요. 실제 프로젝트로 실습해봅니다. 교재에서 진행한 것처럼 '간단한' 리액트 프로젝트를 만들었습니다. npx create-react-app my-react-app..

[목차 상세]04장 문서와 논문을 요약하는 AI 연구원_04-1 PDF 문서 전처리하기__[Do it! 실습] PDF 파일을 텍스트 파일로 변환하기__[Do it! 실습] PDF 파일 전처리 하기_04-2 논문을 요약해 주는 AI 연구원 완성하기__[Do it! 실습] 텍스트 요약 프롬프트 만들기__[Do it! 실습] PDF 내용 요약하여 출력하기 문서와 논문 요약 AI 연구원을 만들어보겠습니다. 실제로 대학원에 가면 최신 논문 요약하고 발표하는 경우는 많습니다. 그럴 때 연구원이 활용하기는 좋은 도구입니다. PDF 문서 전처리하기PyMuPDF 패키지를 사용해서, PDF 파일에서 텍스트를 추출합니다. 여기서 깔끔하게 각종 정보를 제거하는 PDF 파일 텍스트 전처리를 수행해보겠습니다. PyMuPDF 설치..

[목차 상세]03-3 스트림릿으로 챗봇 완성하기_[Do it! 실습] 스트림릿으로 챗봇 UI 만들기 스트림릿은 파이썬 기반으로 쉽게 웹 UI를 만들 수 있어 편리합니다. 스트림릿으로 이전 게시글에 만든 챗봇을 제작해보겠습니다. 스트림릿 홈페이지로 들어가서, playground를 누르고, 예제 코드를 가져옵니다.https://streamlit.io/playground Playground • StreamlitStreamlit is an open-source Python framework for data scientists and AI/ML engineers to deliver interactive data apps – in only a few lines of code.streamlit.io 코드를 작성합니..

GPT와 멀티턴 대화 멀티턴은 이전 대화를 기억하고 계속 반응하는 것입니다. 나의 턴이다!당신의 턴은 무엇이었나? 과거를 기억하는 챗봇이, 멀티턴 대화하는 챗봇이겠네요. 1. 과거를 기억하지 못하는 챗봇앞에는 이전 게시글과 동일한데, while 문을 활용하여 챗봇을 만듭니다.while True: user_input = input("사용자: ") if user_input == "exit": break response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", temperature=0.9, messages=[ {"role": "system", "content": "당신은 사용자를 도와주는..