에러왕

RAG = 검색 증강 생성 아래 설명 참조 https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-rag.html 검색 증강 생성 (RAG) - Amazon SageMaker 이 페이지에 작업이 필요하다는 점을 알려 주셔서 감사합니다. 실망시켜 드려 죄송합니다. 잠깐 시간을 내어 설명서를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 말씀해 주십시오. docs.aws.amazon.com Generative AI, particularly in the realm of natural language processing and understanding (NLP and NLU), has revolutionized the ..

현재 파일을 업로드하면 문서 내용을 요약해서 알려주는 챗봇을 구현해놓은상태이다. 문제는 그냥 해외 개발자들의 레퍼런스를 참고해서 만든거기때문에, 모듈에대한 이해도 너무 없고 그냥 전반적으로 챗봇에 대한 이해도가 너무너무너무너무 없음. */data 폴더에 회사 규정같은것을 올리면 지피티가 요약을 해줘서 알려줌. 내가 만드는 웹페이지는 교육플랫폼임. 여기서 얘가 요약하는 원리가 어떤거냐면.. 언어모델인 "gpt-3.5-turbo"는 파일을 직접 읽지는 않지만, 이전에 해당 파일을 로드하여 색인화한 후, 그 색인을 사용하여 질문에 대한 답변을 생성합니다. 따라서 "data/" 디렉토리 내에 있는 텍스트 파일들이 색인화되어 질문에 대한 답변 생성에 사용됨. 일단 파일들이 색인화되면, 대화 체인이 이 색인을 활용..

3개월에 시작한 풀스택과정에서 이제 파이널프로젝트에 진입했다 이 과정이 조금 특이한게 파이널프로젝트는 그냥 팀으로 구성되어있는게아니라 기업과 함께한다 아무튼 그래서 배운거는 둘째치고 챗봇을 고도화시키는 그런작업까지 오게되었는데 사실 faq를 대답하는 챗봇을 만드는건 어렵지않다. 그런데 LLM이라던지 챗봇 memory 부분 그리고 답변의 민감도 등은... 4개월동안 들어본적도 없고 본적도 없는 영역인데 그 부분을 내가 하게되었다..^^ 암튼 2주차까지, 파일 업로드하고 요약하는 챗봇까지는 구현해놓은상태인데 이제 이 아이를 학습까지 시켜보려고 한다. 그래서 여러 해외 개발자들의 코드를 보고 공부를 하고있는데, 공부할것이 많아 이 카테고리를 따로 파게되었다. 만약 챗봇과 AI 공부하시는분이 제가 앞으로 올릴 ..