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1. LangChain

LangChain은 언어 모델(LLM, Language Learning Model)을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 프레임워크입니다. 언어 모델을 다양한 애플리케이션에 통합하고 확장할 수 있는 도구와 모듈을 제공합니다. 주로 다음과 같은 기능을 지원합니다:

체인(Chains): 여러 개의 언어 모델 호출을 연결해 복잡한 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 단순한 텍스트 생성 이상의 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

에이전트(Agents): 모델이 외부 환경과 상호작용하여 유동적으로 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 외부 API를 호출하거나, 파일을 읽고 쓰는 작업이 가능합니다.

메모리(Memory): 이전의 대화나 상호작용을 기억하여, 보다 자연스럽고 연속적인 대화를 진행할 수 있게 도와줍니다.

LangChain은 기본적으로 언어 모델을 사용한 애플리케이션 개발을 쉽게 할 수 있도록 구조화된 방법론을 제공합니다.

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 "정보 검색 기반 생성" 기법입니다. 대형 언어 모델(LLM)이 훈련된 데이터셋에만 의존하지 않고, 외부의 정보 원천(예: 데이터베이스, 검색엔진)을 활용해 더욱 정확하고 최신 정보를 제공하는 방식입니다. 이는 크게 두 가지 단계로 나뉩니다:

Retrieval (검색): 질문에 관련된 문서나 데이터를 검색하여 추출합니다. 이 과정에서는 주로 벡터 데이터베이스(아래 설명 참조)가 활용됩니다.

Generation (생성): 검색된 정보를 바탕으로 언어 모델이 새로운 텍스트를 생성합니다.

이 방식의 장점은, 언어 모델이 가지고 있는 한정된 지식만을 사용하는 것이 아니라, 실시간으로 관련 정보를 검색해 보다 신뢰성 있고 업데이트된 답변을 제공할 수 있다는 것입니다.

3. Chunk (청킹)

Chunk는 데이터를 작게 나누는 과정이나 그 단위를 의미합니다. 자연어 처리(NLP)에서는 주로 긴 문서를 작게 나누어 처리하는데 사용됩니다. 예를 들어, 긴 문서나 책을 여러 개의 청크로 나누어 각각의 청크에서 의미를 추출한 후, 최종적으로 이를 통합하는 방법을 사용합니다. 청킹은 검색 효율성을 높이고, 언어 모델이 보다 짧은 문맥 내에서 작업할 수 있도록 돕습니다.

청크 단위는 적절한 크기로 설정하는 것이 중요합니다. 너무 작으면 의미가 퇴색되고, 너무 크면 모델이 메모리 제약에 걸릴 수 있기 때문입니다.

4. Vector DB (벡터 데이터베이스)

Vector DB는 벡터(숫자로 표현된 데이터)를 저장하고 검색하는 데 특화된 데이터베이스입니다. 언어 모델이나 이미지 모델에서 텍스트나 이미지를 벡터 형태로 변환한 후, 이를 빠르게 검색할 수 있도록 돕습니다.

주로 임베딩(Embedding) 과정을 통해 텍스트나 이미지가 벡터로 변환되며, 이 벡터들은 고차원 공간에 저장됩니다. 그 후, 사용자가 입력한 쿼리(예: 질문)가 벡터로 변환되어 벡터 데이터베이스에 저장된 다른 벡터들과 비교되어 가장 유사한 결과를 찾아냅니다.

벡터 데이터베이스는 주로 RAG 시스템에서 정보 검색을 효율적으로 수행하는 데 필수적입니다. 대표적인 벡터 데이터베이스로는 Pinecone, FAISS(Facebook AI Similarity Search), Weaviate 등이 있습니다.

요약

LangChain: 언어 모델 활용을 위한 프레임워크.

RAG: 정보 검색과 언어 모델 생성을 결합한 기법.

Chunk: 데이터를 작게 나누어 처리하는 단위.

Vector DB: 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 특화된 데이터베이스.

이 기술들은 모두 자연어 처리와 대형 언어 모델의 효율적 활용을 위한 핵심적인 요소입니다.

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Giovanni Fontana, [Tra regola e struttura], in Italian Poetry, 1960-1980: from Neo to Post Avant-garde, Edited by Adriano Spatola and Paul Vangelisti, Press-mark by Giovanni Anceschi, Designed by John McBride, «Invisible City» 2, Red Hill Press, San Francisco, CA, 1982, p. 48 [© Giovanni Fontana]

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Wassily Kandinsky, Point and Line to Plane, 1926

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William Morris Honeysuckle Textile designed 1876 Medium: cotton warp, linen weft Technique: printed on plain weave H x W (a): 274.3 x 95.3 cm (108 x 37 1/2 in.) Cooper Hewitt, National Design Museum, Smithsonian Institution Textiles Department Gift of Robert W. Friedel

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{2023} light offering for נשמה

- - - *{i could not attend my grandpa's funeral yesterday. i was lucky to have been able to say farewell to his body. but i missed being at his side when he took his last breath. maybe this eternal flickering will be of solace for us. ~𝘮𝘢𝘺 𝘵𝘩𝘦 𝘦𝘢𝘳𝘵𝘩 𝘣𝘦 𝘭𝘪𝘨𝘩𝘵 𝘵𝘰 𝘩𝘪𝘮~}* - - -

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Boy with cat, 1934

Dora Maar

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Katsushika Taito II Sparrow and Chrysanthemums 1843-1847 woodblock print Sheet: 35.7 x 12.2 cm (14 1/16 x 4 13/16 inches)

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Bernhard Martin - Manhattan kann es nicht richten (oil on primed raw canvas), 2022

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Hanghar - Ronda house, Murcia 2020. Photos © Luis Díaz Díaz.

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Mo Yasin speaker

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Alice Berg.

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Yanagawa Shigenobu Celebrated Waterfall Edo period (1615–1868) 1820–1830 Woodblock print; ink and color on paper 13 x 6 3/4 in. (33 x 17.1 cm)