AI 이벤트 프레젠테이션 요약 연사: Richard Socher, You.com CEO Sung Kim, Upstage CEO 주최: Upstage 및 SoftBank Ventures Asia 소개 이벤트 개요: Upstage의 Sung Kim과 SoftBank Ventures Asia가 주최 AI 검색 엔진의 발전...

Services Backend(Fast-api) DB(MySQL) Nginx 구조 각 디렉토리와 파일의 역할 설명 backend/app/alembic: 데이터베이스 마이그레이션을 위한 Alembic 설정. backend/app/core: 애플리케이션 설정 및 공통 유틸리티. backend/app/db: 데이터베이스 관련 코드 (...

연구 문서(pdf 등) 내 시각 자료와 텍스트의 추출 및 활용 Multi-Modal RAG 배경: GPT-4V, GPT-4o와 같은 다중 모달 LLM 등장 RAG에서 text뿐만 아니라 image도 함께 활용하는 방안 Why Text Extraction is hard Extracting text from...

1. 제품 및 서비스의 목적 기능 및 특징 1-1. 목적 및 배경 자립 청년과 복지사를 위한 서비스 필요성 정보가 여러 곳에 분산되어 있으며, 제공 기관이 다르기 때문에 한 곳에서 통합적으로 확인하기가 어려움이 있음 복지 혜택 정보의 복잡성과 다양성으로 인해 개인별로 적합한 정보를 찾는 것이 어려움 개개인...

고용노동 공공데이터 활용 공모전 - 사업계획서 용어 정의: 복지사: 비정부기구(NGO), 비영리단체(NPO), 사설 복지기관, 병원, 지역사회 센터 등에서 취약계층을 지원하는 사회복지 전문가. 유저: 복지사의 관리 하에 혜택 정보를 제공받는 개인. 관리자 페이지: 복지사들이 유저 정보를 입력하고, 챗봇 상담 기록과 알림 내역을 열람할 ...

Why I use LlamaIndex 조우철님 발표 Applied AI Researcer @POSCO E&C LlamaIndex 장점 코드가 쉽고 간결하다 기본 RAG는 5 line code로 구현 가능할 정도로 간결하다 Well Documented Well Maintained 빠른 업데이트 ...

모든 문서에 완벽하게 적용되는 RAG는 없다 개선 방법 RAG 성능 개선을 위한 방법론 너무 많음 Langchain이나 LlamaIndex에 구현되어 있는것들은 빙산의 일각, 실제론 더 많은 모듈과 방법론 존재 모든 데이터에 공통적으로 작동하는 방법은 없다 → 실험 필수 → 실험할 방법이 너무 많고 체계적이지 않다 → AU...

개요 이 가이드는 백엔드 개발자가 되기 위한 다양한 정보를 제공합니다. 프로그래밍 언어 선택부터 프레임워크, 데이터베이스, API 개발, 배포, 포트폴리오 작성, 면접 준비, 지속적인 학습까지 포괄적으로 다룹니다. 자신의 흥미와 맞는 도구를 선택하고, 이를 통해 성장하는 것이 중요합니다. 프로그래밍 언어 Java: 안정성과 성능이 뛰어나며,...

개발자란? 정의: 코딩 기술을 통해 솔루션을 만들어내는 사람 필요 역량: 기술 스택을 잘 설명하고 효과적으로 사용하는 능력 작성 팁 이력서/포트폴리오 작성: 인사팀과 개발자 모두를 고려하여 작성 프로젝트 나열 전에 기술 스택을 프롤로그처럼 미리 작성 당연한 것도 작성할 것 (개발자에겐 당연...

Intro: RAG 성능 향상 방법엔 여러가지 기법이 있지만, 기본적으로 자료에서 Document를 얼마나 잘 가져오느냐가 중요할것이라 판단된다. 특히, Hallucination 확인, 자세한 출처 표기, 그리고 알맞은 image extraction을 위해, 성능이 좋은 PDF Loader은 필수적이다. 따라서, LangChain 라이브러리에 포함된...