소개
- AISchool ( http://aischool.ai/ )
- AISchool 유튜브 채널 운영 ( https://www.youtube.com/@aischool_ai )
- 서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사
- [솔라리스의 인공지능 연구실] 블로그 운영
- [텐서플로로 배우는 딥러닝] 집필
- S전자 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행
- 기업대상 [AI 컨설팅 서비스] 제공
- 에이아이스쿨 [TensorFlow와 실습 프로젝트로 배우는 딥러닝-컴퓨터비전 Basic 코스] 강의 진행
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- Putty로 linux 접속이 안됩니다.
aws_문의
2024.05.15
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- 최고입니다!
nh.dtedu04
2024.04.22
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게시글
질문&답변
2024.05.18
PDF RAG 제작 프로젝트 진행 중 답변 정확도를 올리기 위해 무엇을 해야 할지 모르겠습니다.
안녕하세요~. 반갑습니다. 먼저 강의를 수강해주셔서 감사합니다^^. 말씀해주신 내용만으로는 정확히 어떤 상황인지 구체적으로 알기 어려운데요. 일반적으로 RAG 시스템 성능을 높이기 위해 시도해볼 수 있는 방법들은 다음과 같습니다. few-shot examples 활용 : RAG 시스템이 적절한 문서를 매칭하고 이를 적절하게 활용할 수 있도록 few-shot examples를 추가해주면 일반적으로 RAG 성능이 향상되게 됩니다. 각 상황에 맞는 적절한 심화 Retriever 활용 : 문제 상황에 따라 해당 문제를 해결하기에 적절한 심화 Retriever를 활용하면 RAG 성능을 향상 시킬 수 있습니다. 심화 Retriever 목록은 아래 링크를 참조하시고 각 Retriever 사용법은 Part 2 강의를 참조하세요. https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/data_connection/retrievers/ 3. metadata의 적절한 활용 : page_content 부분에는 Embedding을 활용한 Similarity Search만을 활용하기 때문에 완벽하게 정확한 매칭을 원하면 meatadata 쪽에 충분한 정보를 저장하고 이를 활용하는 방식을 사용하면 RAG 성능을 향상 시킬 수 있습니다. metadata 부분을 활용하는 대표적인 예시로 SelfQueryRetriever 활용이 있습니다. 해당 부분도 Part 2 강의의 SelfQueryRetriever 활용 예시를 참조하세요. 정리하면 RAG 시스템의 성능을 향상시키고 싶으시다면 현재 문제상황을 파악하시고 그 문제를 해결하는데 적절한 도구와 기법을 찾아서 하나씩 적용하시다보면 점진적인 성능 향상을 기대할 수 있을 것입니다. 좋은 하루되세요~. 감사합니다.
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질문&답변
2024.05.18
금액 설정 관련
안녕하세요~. 반갑습니다. 먼저 강의를 수강해주셔서 감사합니다^^. 다수의 코인으로 거래를 확장하는 법 total_ticker_list 리스트안에 거래하고싶은 코인들의 ticker를 추가해서 거래대상을 확장하실수 있을 것입니다. 2. 매수 금액을 총 금액에서 가중치를 주어 다른 비율로 배분하는 법 buy_amount_capital 변수를 python dictionary로 변환하고 각 ticker 별로 매수금액을 다르게 할당해서 구현할 수 있습니다. 예를 들어, buy_amount_capital['BTC'] = 1_000_000 buy_amount_capital['ETH'] = 500_000 위와 같은 형태로 진행할 수 있을 것입니다. 예전에는 코딩이라는게 장시간의 학습기간을 거쳐야만 가능했었는데요. 요즘은 ChatGPT가 일반적인 프로그래머보다 코딩을 훨씬 잘해주기때문에 ChatGPT를 잘 활용하시면 코딩 학습에 오랜시간을 투자하지않고도 충분히 코딩을 진행해 보실 수 있을 것입니다. 제 다른 강의인 [ 모두를 위한 ChatGPT Part 1 - ChatGPT를 이용한 업무자동화와 파이썬 입문 ] 에서 ChatGPT와 상호작용하면서 코딩을 하는 법을 다루고 있으므로 해당 강의를 구매하시지않더라도 무료로 미리보기들을 쭉보면서 ChatGPT와 상호작용하면서 코딩하는 방법을 학습하시길 추천드립니다. 다만 ChatGPT를 이용해서 코딩을 하려고해도 Python 기본 문법(리스트, dictionary 등)은 어느정도 알아야하기 때문에 위 강의를 수강하시거나 다른 인프런에 있는 무료 Python 기초 강의를 통해서 Python 기본 문법은 시간이 날때마다 틈틈이 공부하시길 추천드립니다. 좋은 하루되세요. 감사합니다.
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질문&답변
2024.05.16
네이버 뉴스 크롤링
안녕하세요~. 반갑습니다. 짧은 시간에 너무 많은 크롤링 요청을 진행할 경우 봇으로 인한 접근으로 간주되서 연결을 거부하는 403 에러가 뜰 수 있습니다. 따라서 크롤링 진행시에 단기간에 너무 많은 요청을 하는것은 피하는 것이 좋습니다. 또한 봇으로 인한 접근금지를 우회하는 방법으로 headers 부분에 User-Agent 설정을 시도해 볼 수 있습니다. [ChatGPT를 이용한 크롤링 업무 자동화 실습 4 - 네이버 증권 종목토론실 크롤링] 영상을 참조해서 requests.get 요청을 할때 아래와 같이 headers 값을 추가해서 진행해보시겠어요? headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3)'} 좋은 하루 되세요~. 감사합니다.
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질문&답변
2024.05.15
[긴급 최종질문수정16:47] 지금 이런 에러가 계속해서 연달아 나고 있는데 진행이 아예 안 됩니다
안녕하세요~. 반갑습니다. 해당 에러는 API 리스폰스로 텍스트가 리턴되지 않아서 발생한 에러일수도 있을 것 같습니다. 우선 [Google Gemini Quickstart 예제를 통해 Google Gemini API 맛보기] 챕터에 있는 아래 colab 예제에 https://colab.research.google.com/drive/1mVrwMcqxxgN6dDCeNdXeYkL9IQYX1eOl?usp=sharing GOOGLE_API_KEY 부분을 본인의 gemini API key로 변경하고 아래 셀을 쭉 실행해서 해당 colab 환경에서 본인의 gemini API 키로 정상적인 response가 잘 받아와지는지 먼저 체크해보시겠어요? 2. 1번 문제가 아니라면 비슷한 에러가 발생하는 google-generativeai 버전이 있는 것 같습니다. (참조 : https://github.com/google-gemini/generative-ai-python/issues/234 ) 1번 과정에서 colab 환경에서는 본인의 API key로 잘실행이 되었다면 로컬환경에서 google-generativeai 버전 문제일 것으로 예상되는데요. 1번 과정에서 문제가 없었다면 확인을 해보기 위해서 터미널에서 아래 명령어를 입력해서 pip show google-generativeai 현재 로컬환경에 설치된 google-generativeai 버전을 알려주시겠어요? 좋은 하루되세요~. 감사합니다.
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2024.05.15
selfqueryRetriever에서 contain,like 필터링 오류문제
안녕하세요~. 반갑습니다. 현재 LangChain-ChromaDB 연동에서 contain,like 연산을 지원하지 않는 것 같습니다. (참조 : https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/3788 ) eq, ne, gt, gte, lt, lte 연산만을 사용할 수 있고, 따라서 contain,like 연산을 시도해서 해당 에러가 뜨지 않도록 우회하려면 eq, ne, gt, gte, lt, lte만을 사용한 필터링 예제들을 few-shot examples로 만들고 넣어줘서(최소 각 연산자별로 2개씩(즉, 최소 12개) 가능하다면 더 많으면 좋을것 같습니다.) retriever가 few-shot examples을 참조해서 eq, ne, gt, gte, lt, lte 연산만을 사용하도록 강제할 수 있을 것 같습니다. 좋은 하루되세요~. 감사합니다.
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