이번 영상은 제가 평상시에 궁금해 했던 LangChain과 BlockChain과 어떤 관계일까?에 대한 이야기 입니다.
제가 그것을 궁금하게 여긴 이유와 그 둘의 관계를 밝히기 위해 했던 조사 과정을 다루었습니다.
둘의 관계를 확실하게 밝혀 내지는 못했지만 그 조사 과정에서 LangChain에 BlockChain 관련한 API 가 있다는 것을 발견 했습니다.
그게 왜 있을까요?
뭐든지 알고 싶어서 조사하다 보면 뜻하지 않은 정보들이 얻어 걸려서 공부에 도움이 됩니다.
LangChain과 BlockChain 과의 관계에 대해 더 아시는 분 계시면 알려 주세요.
https://youtu.be/dfcGYS8IHmE?si=Dk5eysw0X0nFF7VZ
그리고 아래로 가면 세미나에서 사용했던 presentation 내용을 보실 수 있습니다.
https://catchupai4sb.streamlit.app/
소상공인을 위한 AI
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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.
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.
