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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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BIGHUG에서 주최한 시애틀 권역 한인 소상공인을 위한 ChatGPT 활용법에 강사로 참여하면서 만들었던 PPT 가 있었는데요.
그 PPT를 기반으로 유투브 클립을 만들고 있는데 오늘은 두번째 클립을 만들었습니다.
AI 가 얼마나 빨리 변하는지 한달 밖에 안 됐는데 하다 보니까 PPT 내용을 그대로 못 쓰고 비디오 만들면서 계속 업데이트 해야만 했네요.
오늘 내용은 ChatGPT SignUP하면 유리한 점, AI란 무엇인가 그리고 OpenAI의 ChatGPT-4o, Google의 Gemini 그리고 Microsoft의 Copilot 3개를 비교하면서 각각의 장점과 개성들을 파악해 보는 시간을 마련했습니다.
이번에는 OpenAI 의 ChatGPT-4o와 Google의 Gemini 그리고 Microsoft의 Copilot을 모두 사용하면서 비교를 해 봤습니요.
AI 별로 각각 특성과 개성이 있어요.
어떤 때는 이게 더 답이 좋은 것 같고 또 어떤 때는 저게 더 답이 좋은 것 같고 그러네요.
세가지를 모두 사용하면서 서로 답변을 비교하고 사용을 해야 할 것 같아요.
챗지피티와 코파일럿은 이제 이미지 생성까지 해 줘서 더 다양하게 이용할 수 있게 된 것 같습니다.
이런 내용들을 다룬 오늘의 유투브 클립 링크가 아래 있습니다.
 

 

그리고 아래로 가면 세미나에서 사용했던 presentation 내용을 보실 수 있습니다.

 

https://catchupai4sb.streamlit.app/

 

소상공인을 위한 AI

This app was built in Streamlit! Check it out and visit https://streamlit.io for more awesome community apps. 🎈

catchupai4sb.streamlit.app

 

ChatGPT에게 김치찌개 한식당 이벤트에 사용할 그림을 만들어 달라 그랬더니.....

 

아주 이쁜 분이 김치찌개를 들고 소개하는 그림을 그려 주네요.

거기다 한복까지 입히고... 김치찌개도 너무 먹음직 스럽게 잘 그렸구요.

원근감을 살려서 너무 가깝거나 먼 곳은 흐리게 표현하고 핵심 부분은 찐하게 표현했습니다.

 

정말 그림을 잘 그리네요.

 

이번 편에서는 ChatGPT 승입니다. Gemini와 Copilot 보다 여러모로 ChatGPT가 더 우수했습니다.

 

 

 

 

 

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LangChain Quick Start

 

Retrieval Chain 을 배웁니다.


지난 시간에 코딩으로 구현하기 위해 필요한 사전 지식들을 배웠다면
오늘은 본격적으로 소스코드를 분석하면서 RAG를 이해해 보도록 하겠습니다.

LangChain (랭체인)의 Retrieval Chain을 사용해서 구현한 저의 AI Web App 소스코드를 같이 분석하면서 공부해 봅시다.

제 소스코드를 복사해 가셔서 나름대로 입맛에 맞게 이것 저것 고치시면 RAG의 프로세스에 대해서 확실하게 아실 수 있으실 거예요.

 

https://youtu.be/WZ3050T-CVg?si=o_szhRIFsycIvSN2

 

AI로 이미지를 생성했는데 아주 잘 그리네요.

이번에는 ChatGPT 4o 보다 Copilot이 더 잘 그려서 그걸 썼어요.

 

 

 

 

 

 

 

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LangChain - Retrieval Chain

 

이번에 제 유투브 비디오에서 다룬 내용은 랭체인 기능 중 Retrieval  Chain 기능 입니다.

 

LangChain Quick Start를 보면 소단원 4개 중 3개가 Retrieval 관련된 Topic 입니다.

 

AI Web App 개발 field 에서 가장 중요한 개념 중 하나가 RAG (Retrieval Augmented Generation) 입니다.

생성형 AI 의 한계를 보완하기 위해 나온 기술이 RAG 입니다.

 

이번 시간엔 이 RAG에 대해 이해할 수 있도록 도움이 되는 내용이 있습니다.

그 외에 LangChain의 Retrieval Chain을 활용한 AI Web App 구현을 이해하기 위해 미리 공부해 두어야 할 도구들과 API 들에 대해서도 설명합니다.

 

처음 배울 때 단디 해서 나의 AI Web App 개발 능력의 기초를 탄탄하게 다집시다.

 

이번 시간에 Retrieval Chain을 사용해서 직접 AI Web App 개발을 할 수 있는 사전 지식을 꼼꼼히 배우고 다음 비디오에서 이 기능을 사용해서 제가 개발한 AI Web App의 소스 코드 분석을 하겠습니다.

 

이 두 비디오만 다 보면 RAG의 개념과 프로세스를 확실히 아실 수 있을 겁니다.

 

https://youtu.be/M9QfY_-Plsc?si=Cm_sbm89xWvfhoKR

 

 



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