(LangChain) Hugging Face와 LangChain을 활용한 이미지 캡셔닝 처리 예제 (ImageCaptionLoader)
Hugging Face와 LangChain을 활용한 이미지 캡셔닝 처리 예제 (ImageCaptionLoader) 1. 서론 최근 LLM(Large Language Model) 기반의 애플리케이션이 주목받고 있으며, 다양한 입력 타입(텍스트, 이미지, 문서 등)을 처리할 수 있...
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파이썬 - 파이썬답게 코딩하기 – comprehension 문법 완전 정복
파이썬을 배우다 보면 아래와 같은 문법을 자주 접하게 된다. squares = [x * x for x in range(10)] 처음 보면 낯설 수 있지만, 이게 바로 comprehension(컴프리헨션) 문법이다. 코드를 더 짧고 명확하게 만들어주는 이 문법은 파이썬스러운(P...
파이썬 - yield 사용법 정리 — 제너레이터의 핵심
파이썬 yield 사용법 정리 — 제너레이터의 핵심 파이썬에서 반복 가능한 객체를 만들 때 꼭 클래스로 __iter__와 __next__를 구현하지 않아도 된다. 더 간단하고 우아한 방법이 있다. 바로 yield 키워드를 사용하는 것, 즉 **제너레이터(generator)**다....
파이썬 - generator?
**파이썬의 제너레이터(generator)**는 반복 가능한 값을 하나씩 만들어내는 특별한 함수입니다. 메모리를 아끼고, 실행 흐름을 일시 정지했다가 이어서 실행할 수 있는 아주 유용한 구조예요. 제너레이터란? yield 키워드를 사용하여 값을 하나씩 생성하고, 함수 ...
파이썬 - 이터러블(iterable) 객체와 “iter” 완전 정복
파이썬 이터러블(iterable) 객체와 __iter__ 완전 정복 프로그래밍을 하다 보면 for 문이나 in 연산자를 자주 사용하게 된다. 그런데 이게 작동하는 핵심 원리가 바로 **이터러블(iterable)**이다. 파이썬은 반복을 매우 강력하고 유연하게 지원하는 언어이고, ...
파이썬 - 파이썬과 자바에서의 컴파일 개념 정리 – 기초부터 명시적 컴파일까지
파이썬과 자바에서의 컴파일 개념 정리 – 기초부터 명시적 컴파일까지 프로그래밍을 처음 배울 때 가장 헷갈리는 개념 중 하나가 바로 **“컴파일”**이다. “코드를 작성했는데 왜 컴파일을 해야 하지?”, “파이썬은 컴파일 안 해도 되는 거 아닌가?”라는 의문이 들 수 있다. 이 글...
(LangChain) FAISS (Facebook AI Similarity Search), 대규모 벡터 검색의 핵심
대규모 벡터 검색의 핵심 - FAISS (Facebook AI Similarity Search) 🔍 FAISS란? LLM 실습에서 벡터 검색이 중요한 이유 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 질문 응답 시스템이나 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 ...
(LangChain) Langchain을 활용한 대화형 질문 응답 시스템 구축하기 (Conversational Retrieval Chain)
Langchain을 활용한 대화형 질문 응답 시스템 구축하기 (Conversational Retrieval Chain) 물론입니다! 아래는 두 번째 글(대화형 질문 응답 시스템)에 대한 블로그 글 형식 재작성본입니다. LangChain의 ConversationalRetrieval...
(LangChain) Langchain을 활용한 질문 응답 시스템 구축 (벡터 DB와 GPT 모델 결합)
Langchain을 활용한 질문 응답 시스템 구축 (벡터 DB와 GPT 모델 결합) 🧠 LangChain으로 문서 기반 질문 응답 시스템 만들기 PDF 문서를 검색 가능한 LLM 지식으로 바꾸는 첫 걸음 LLM(GPT 같은 대형 언어 모델)은 아주 똑똑하지만, “기억력”은 짧습...
(LangChain) Langchain에서 chain_type 선택하기 - 문서 처리 방식 이해하기
Langchain에서 chain_type 선택하기: 문서 처리 방식 이해하기 Langchain을 사용하면서 문서 검색과 답변 생성을 최적화하는 다양한 방법을 제공하는데, 그 중 하나가 바로 chain_type입니다. chain_type은 검색된 문서들을 어떻게 처리하여 LLM(대...
(LangChain) stuff란 무엇인가?
📌 1. stuff란 무엇인가? stuff는 RetrievalQA 체인 안에서 검색된 문서들을 처리하는 방식을 지정하는 chain_type 옵션입니다. chain_type='stuff' 의 의미는: “검색된 문서(Chunks)를 모두 하나로 이어붙여서(...
(LangChain) LangChain StateGraph를 활용한 번역 + 요약 파이프라인 만들기
🛠 LangChain StateGraph를 활용한 번역 + 요약 파이프라인 만들기 AI 모델을 활용해 문서를 다룰 때, 단순히 텍스트 생성만 하는 게 아니라 여러 단계를 거쳐 자연스럽게 처리하는 경우가 많습니다. 예를 들면: 1단계: 영어 문장을 한글로 번역하고 2단계...
(LangChain) LangChain 세션 기반 대화 메모리 만들기 — RunnableWithMessageHistory
🛠 LangChain 세션 기반 대화 메모리 만들기 — RunnableWithMessageHistory AI 챗봇을 만들다 보면, 꼭 필요하지만 쉽게 지나칠 수 있는 기능이 있습니다. 바로 대화 기록(메모리) 기능입니다. “이전 대화를 기억하지 못하는 AI는, 진짜 ‘대화...
(LangChain) LangChain 파이프라인 체인 만들기, 번역하고 요약하는 워크플로우
🛠 LangChain 파이프라인 체인 만들기, 번역하고 요약하는 워크플로우 생성형 AI를 다루다 보면 “입력 문장을 번역하고, 요약하고, 후처리까지” 여러 단계를 연결해서 작업하고 싶을 때가 많습니다. 그때마다 코드로 모든 단계를 일일이 작성하는 것은 매우 비효율적입니다. 이 ...
(LangChain) LangChain ModelLaboratory로 여러 LLM을 비교해보자!
🌟 LangChain ModelLaboratory로 여러 LLM을 비교해보자! 최근 생성형 AI를 사용하다 보면 이런 고민을 하게 됩니다. “GPT만 쓸까? 아니면 다른 오픈소스 모델도 괜찮을까?” “모델별로 답변 스타일이나 정확도는 얼마나 다를까?” 이럴 때 모델들을...