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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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오늘은 LangGraph Quick Start Tutorial 마지막 단원인 Part 7 : Time Travel 입니다.

 

이름에서 알 수 있듯이 과거로 돌아가서 당시 State를 바꾸는 겁니다. 

그러면 현재의 결과 값을 바꿀 수 있습니다.

 

바로 State 의 History 가 Checkpoint 단위로 Step 별로 다 관리가 되고 있기 때문에 가능한 겁니다.

 

이 기능을 사용하면 Agent 의 Process 중 오류가 발생하거나 아니면 디버깅을 하거나 혹은 다른 Business Requirements 중에 이 기능이 필요한 경우 적용해서 보다 고객의 요구 조건을 풍부하게 충족 시켜 주는 어플리케이션을 개발 할 수 있을 겁니다.

 

https://youtu.be/JgR5BJ7CLEw



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오늘은 Part 6 Customizing State를 배웁니다.

 

이전 단원까지는 interrupt_before를 사용해서 Tools 를 사용하기 전에 작업을 무조건 Stop 을 시킨 후 Human 의 개입을 허용했는데요.

 

이번장에서는 Human 의 개입이 필요 하다는 판단을 AI 가 판단하게 만드는 구조를 구현합니다.

 

그러기 위해서는 State를 Customizing 해야 합니다.

 

그러면 Agent 가 시키는 일을 하다가 자신이 결정 내릴 만한 일이 아니라고 판단되면 인간에게 허락을 받으러 오게 만들 수 있습니다.

 

이것을 어떻게 구현하는지 배워 봅니다.

 

오늘 비디오에서 다루는 소스코드는 아래 CoLab에 있습니다.

 

https://youtu.be/2r961w7y4-Y

 

 

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오늘은 LangGraph Quick Start Tutorial Part 5 : Manually updating the State 를 다룹니다.

 

핵심 개념은 update_state 입니다.

 

Tool이나 AI 메세지를 임의로 만들어서 처리할 수 있구요.

이 때 Tool 이나 AI 를 Call 하지 않고 중간에 처리한 것 처럼 만드는 겁니다.

 

Message ID 를 사용하면 Tool 이나 AI 로부터 받은 기존의 메세지를 바꿀 수도 있습니다.

 

Graph 가 처리하는 과정에서 수정이 필요하거나 Agent의 궤적을 제어할 필요가 있을 때 유용한 기능입니다.

 

https://youtu.be/KitVTQivgHU

 



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오늘은 Lang Graph 의 주요 기능 중 하나인 Human In The Loop 이라는 기능을 배웁니다.

 

AI Agent 가 일 하다가 어떤 결정을 해야 할 떄, 선택의 순간이 왔을 때 인간의 의견을 물어보도록 만들 수 있습니다.

 

Interrupt_before , Interrupt_after 가 AI Agent 가 그렇게 인간의 선택을 물어보도록 만들 수 있습니다.

 

이 HIL (Human In The Loop) 기능은 LangGraph 에서 Checkpointer 라는 개념을 기반으로 제공이 됩니다.

 

이 외에 지나간 과거의 State 를 변경할 수도 있고 그 기능을 이용해서 Time Travel 이라는 기능도 제공하고 있습니다.

 

오늘은 LangGraph Quick Start 의 Part 4 Human in the loop 를 공부하고 이어서 다른 다양한 기능을 계속 공부 하겠습니다.

 

그 개념들에 대한 공부가 마쳐지면 LangGraph 의 이러한 Checkpointer 를 이용한 advanced 한 기능들을 응용해서 다양한 Web Application을 만들어 보겠습니다.

 

https://youtu.be/eWe3dFHshgA

 



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매일 매일 쏟아지는 AI 신기술들...

 

6개월 전에 Olympia 라는 워싱턴주의 시골 (그래도 워싱턴 주의 Capital City 임) 에서 AI 를 공부하려고 시애틀 옆에 있고 Microsoft 본사 등 IT 기업들이 많이 있는 Redmond 로 이사 왔습니다.

 

그동안 networking 을 하면서 이런 저런 AI 관련 일들을 벌이다 보니 직장일 이외에 하는 일이 한 손에 있는 손가락 수를 넘어 버렸네요.

 

다시 Burn out 이 올 기미가 보여서 지금 하는 일들을 쭉 나열하고 어떤 것을 접어야 하나 고민 했습니다.

 

결론은...

 

그나마 생활비라도 나오는 직장을 그만 두는 것을 선택하게 되더라구요.

 

아직 한푼도 수익이 없는 AI 관련 일들을 하기 위해서요.

 

그 동안 좀 복잡해서 AI 강좌는 못 올리고 다른 내용들의 Contents 들만 올렸었는데요.

 

오늘은 그동안 공부했던 LangGraph 의 Quick Start Tutorial 의 Part 1 ~ Part 3 부분을 복습하고 내일부터 쭉쭉 진도 빼겠습니다.

 

LangGraph 에서도 해당 Tutorial 의 소스코드들을 조금 변경 했더라구요.

그 변경된 내용도 왜 변경했는지 그리고 그렇게 Refactoring 하면 어떤게 좋아 지길래 update를 했는지 설명 드립니다.

 

https://youtu.be/ykBpEUteeqY?si=R75CbDtQfH0Ix3II

 

비디오에서 사용한 CoLab page Link 는 아래에 있습니다.

 

New Version

https://colab.research.google.com/drive/1fhjPuBnQJOwFT-1_JLXpXN9k58MBgXfZ?usp=sharing

 

LangGraph_QuickStart_02.ipynb

Colab notebook

colab.research.google.com

 

 

Old Version

https://colab.research.google.com/drive/1SARxtUTLUpLi4tX0v4E1oIC_xe1nhQa_?usp=sharing

 

LangGraph_QuickStart_01.ipynb

Colab notebook

colab.research.google.com

 

 

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This article was written in response to a publication request, where I share my perspective on how we should approach the emerging technology of AI.

 

When we view AI merely as an extension of digital technology to enhance digital-based services, we limit its true potential. Such a narrow approach confines us to only a fraction of AI's capabilities. Instead, I believe we must approach AI with the sensibilities of an analog world—embracing the depth and nuance beyond the digital realm. This perspective allows us to harness AI in a more meaningful way.

 

This article encapsulates my thoughts on this unique approach to AI.

 

이 글은 어느곳에 요청을 받고 제가 기고한 글입니다.

AI 라는 신기술을 어떻게 바라볼 것인가에 대한 저의 생각을 정리했습니다.

AI 를 Digital 의 연장으로 생각해서 좀 더 나은 Digital 기반의 서비스를 제공하겠다고 생각하면 안됩니다.

그러면 AI의 아주 제한적인 기능만 사용하게 됩니다.

Digital 이전의 세상인 Analog 적인 감성으로 AI를 대해야 제대로 AI를 활용할 수 있습니다.

이런 저의 생각을 정리했습니다.

 

https://youtu.be/H9ooiz89les

 



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불교 최초의 경전 '숫타니파타 법정스님 옮김  (26p~35P)

 

무소의 


모든 살아있는 것들에게 폭력을 쓰지말고, 살아 있는  어느 것도 괴롭히지 말며,
 자녀를 갖고자 하지도 말라. 하물며 친구이랴. 무소의 뿔처럼 혼가서 가라.

만남이 깊어지면 사랑과 그리움이 생긴다. 사랑과 그리움에는 고통이 따르는 ,
사랑으로부터 근심 걱정이 생기는  알고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
  
친구를 좋아한 나머지 마음이 거기 얽매이게 되면 본래의 뜻을 잃는다.
가까이 사귀면 그렇게  것을 미리 알고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
자식이나 아내에 대한 집착은 마치 가지가 무성한 대나무가 서로 엉켜있는 것과 같다.
죽순이 다른것에 달라붙지 않도록, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.

묶여 있지 않는 사슴이 숲속에서 먹이를 찾아 여기저기 다니듯이,
지혜로운 이는 독립과 자유를 찾아, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
동행이 있으면 쉬거나 가거나 섰거나 또는 여행하는 데도 항상 간섭을 받게 된다.
남들이 원치 않는 독립과 자유를 찾아, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
동행이 있으면 유희와 환락이 따른다.  그들에 대한 애정은 깊어만 간다.
사랑하는 사람과 헤어지는 것이 싫다면, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
사방으로 돌아다니지 말고, 남을 해치려 들지 말고, 무엇이든 얻은 것으로 만족하고,
온갖 고난을 이겨 두려움 없이, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
출가한 처지에 아직도 불만을 품고 있는 사람들이 있다.
또한 출가하지 않고 집에서 수행하는 재가자 중에도 그런 사람들이 흔히 있다.
남의 자녀에 집착하지 말고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
잎이  코빌라라 나무 처럼, 재가 수행자의 표적을 없애 버리고
집안의 굴레를 벗어나 용기있는 이는, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
만일 그대가 지혜롭고 성실하고 예의 바르고 현명한 동반자를 얻었다면
어떠한 난관도 극복하리니, 기쁜 마음으로 생각을 가다듬고 그와 함께 가라.
 
그러나 만일 그대가 지혜롭고 성실하고 예의 바르고 현명한 동반자를 얻지 못했다면
마치 왕이 정복했던 나라를 버리고 가듯, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
우리는 친구를 얻는 행복을 바란다.
자기보다 뛰어나거나 대등한 친구는 가까이 친해야 한다.
그러나 이런 친구를 만나지 못할 때는 허물을 짓지 말고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
금세공이  만들어   개의 황금 팔찌가  팔에서 서로 부딪히는 소리를 듣고,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
이와 같이,  사람이 함께 있으면 잔소리와 말다툼이 일어나리라,
언젠가는 이런 일이 있을 것을 미리 살펴, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.

 

욕망은 실로  빛깔이 곱고 감미로우며 우리를 즐겁게 한다.
그러나 한편 여러 가지 모양으로 우리 마음을 어지럽힌다.
욕망의 대상에는 이러한 근심 걱정이 있는것을 알고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
이것이 내게는 재앙이고 종기이고 화이며, 질병이고 화살이고 공포이다.
이렇듯 모든 욕망의 대상에는 그와 같은 두려움이 있는  알고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
추위와 더위, 굶주림, 갈증, 바람, 그리고 뜨거운 햇볕과 쇠파리와 ,
이러한 모든 것을 이겨 내고 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
마치 어꺠가  벌어진 얼룩 코끼리가  무리를 떠나 자유로이 숲속을 거닐듯이,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
연회를 즐기는 사람에게는 잠시 동안의 해탈에 이를 겨를도 없다.
태양의 후예가   말을 명심하여, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
서로 다투는 철학자들의 논쟁을 초월하여 진정한 깨달음의 도를 얻은 사람은
' 
나는 지혜를 얻었으니 이제는 남의 지도를 받을 필요가 없다' 알아,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
탐내지 말고 속이지 말며 갈망하지 말고, 남의 덕을 가리지도 말며, 혼탁과 미혹을 버리고,
세상의 온갖 집착에서 벗어나, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
의롭지 못한 것을 보고 그릇되게 굽은 것에 사로잡힌 나쁜 친구를 멀리 하라.
탐욕에 빠져 게으른 사람을 가까이 하지 말고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
널리 배워 진리를 아는, 생각이 깊고 현명한 친구를 가까이 하라.
그것이 이익이 됨을 알고 의심을 버리고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
세상의 유희나 오락 또는 쾌락에 젖지 말고 관심도 갖지 말라. 
꾸밈없이 진실을 말하며, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
아내도 자식도 부모도 재산도 곡식도 친척이나 모든 욕망까지도  버리고,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
'
이것은 집착이구나. 이곳에는 즐거움도 상쾌함도 적고 괴로움뿐이다.
이것은 고기를 낚는 낚시이구나' 이와 같이 깨닫고,
지혜로운 자는 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
 속의 고기가 그물을 찢듯이, 한번 불타 버린 곳에는 다시 불이 붙지 않듯이
모든 번뇌의 매듭을 끊어 버리고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
눈을 아래로 두고, 두리번거리거나 헤매지 말고, 모든 감각을 억제하여 마음을 지키라.
번뇌에 휩쓸리지 말고 번뇌에 불타지도 말고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
잎이 져버린 파리찻타 나무처럼, 재가자의 모든 표적을 버리고 출가하여 가사를 걸치고,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
여러 가지 맛에 빠져들지 말고 요구하지도 말며 남을 부양하지도 말라.
누구에게나 밥을 빌어먹고 어느집에도 집착하지 말고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
마음속의 다섯 가지 장애물을 벗어 던지고 온갖 번뇌를 버리고,
어느것에도 의지하지 않으며 욕망의 고리를 끊어버리고,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
전에 경험했던 즐거움과 괴로움을 모두 던져 버리고,
 쾌락과 근심을 떨쳐버리고 맑은 고요와 안식을 얻어
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
최고의 목표에 이르기 위해 열심히 노력하고,
마음의 안일함을 물리치고 수행에 게으르지 말며,
부지런히 정진하며 몸의 힘과 지혜의 힘을 갖추고,
무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
홀로 앉아 명상하고 모든 일에 항상 이치와 법도에 맞도록 행동하며
살아가는  있어서 무엇이 근심인지 똑똑히 알고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
집착을 없애는 일에 게으르지 말고, 벙어리도 되지 말라.
학문을 닦고 마음을 안정시켜 이치를 분명히 알며,
자제하고 노력해서, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
소리에 놀라지 않는 사자처럼, 그물에 걸리지 않는 바람처럼,
진흙에 더럽히지 않는 연꽃처럼, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.

 

법정스님 친필


 
이빨이 억세며  짐승의 왕인 사자가 다른 짐승을 제압하듯이,
궁핍하고 외딴곳에 거처를 마련하고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
자비와 고요와 동정과 해탈과 기쁨을 적당한 때를 따라 익히고
모든 세상을 저버림 없이무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
탐욕과 혐오와 어리석음을 버리고, 속박을 끊고
목숨을 잃어도 두려워 말고, 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.
 
사람들은 자신의 이익을 위해 친구를 사귀고, 또한 남에게 봉사한다.
오늘 당장의 이익을 생각하지 않는 그런 사람은 보기 드물다.
자신의 이익만을 아는 사람은 추하다. 무소의 뿔처럼 혼자서 가라.

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시애틀 근처 Bothell 이란 곳에 IONQ 라는 회사가 양자 컴퓨터 제조 공장을 건설했습니다.

작년 일인데요.

 

이곳에 한국 투자자 그룹이 방문한다는 이야기를 듣고 같이 동행을 부탁했었습니다.

인솔자분인 가을바람월드님이 흔쾌히 수락해 주셔서 얼마전 IONQ 제조 현장에 갔습니다.

직접 양자 컴퓨터 제조 현장도 구경하고 임원분들하고 면담할 기회도 가졌습니다.

 

한국에서 온 투자자 분들 뿐만 아니라 시애틀지역에 있는 양자 전문가 분들도 참가하셔서 아주 좋은 정보들도 많이 얻을 수 있었습니다.

 

이날 방문 중에 IONQ 주식이 10% 넘게 폭등해서 참가자들 모두 현장에서 기쁨을 만끽 할 수 있었습니다.

저는 AI 를 공부하고 있는 사람으로서 양자 AI 에도 관심이 많이 있습니다.

 

나중에 실력이 되면 기술적인 협업을 할 수 있기를 바라면서 IONQ의 기술 담당 전무인 Dean 과 특히 얘기를 많이 나누고 사진도 찍었습니다.

 

준비를 많이 해서 조만간 다시 IONQ를 방문해서 기술적인 Discussion을 할 수 있기를 기원해 봅니다.

 

https://youtu.be/LUVKTjM4ukU 

 



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오늘 비디오는 구독자님이 Streamlit ,LangChain 그리고 LangGraph 에서 Chatbot 기능을 지원하기 위한 Memory 기능의 차이점을 문의 하셔서 거기에 대한 답변을 드리기 위해 만들었습니다.
답변을 준비하다 보니까 그냥 댓글로 몇마디 할 만한 사항이 아니더라구요.
AI 가 처음 나왔을 때 LangChain 에서는 Input Context 의 Length limit 에 대한 고민을 많이 했었던 것 같습니다.
그래서 대화 히스토리 관리하는데 있어서 input context를 줄이는 방법에 집중을 했었습니다. (Conversational Memory)
하지만 이 기능은 AI Model 들이 input context의 크기를 대폭 늘리면서 더 이상 필요성이 대두 되지는 않은 것 같습니다.
곧이어 나온 RAG 기능을 제대로 지원할 수 있는 대화 history 관리 툴을 LangChain에서는 제공 했습니다. (Conversation Retrieval Chain)
그런데 AI 세계는 멈추지 않았습니다.
좀 더 복잡한 문제를 해결하는 AI 서비스를 제공하기 위해 AI Agent 개념이 나왔습니다. (CheckPointer)
이것을 설명하기 위해서 AI , RAG , AI Agent 이런 AI App 개발의 트렌드 변화까지 다 말하게 됐네요.
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