반응형 AI10 PostgreSQL에서 vectorData를 저장하는법은? 안녕하세요. 오늘은 PostgreSQL에서 vectorData를 저장하는법에 대하여 알아보겠습니다. llm 관련하여 프로젝트를 하다보면 로컬서버에서 PostgreSQL에 vector디비를 사용해야하는 상황이 있을 수 있습니다. 그럴경우 아래와 같은 명령어로 PostgreSQL에 vector를 EXTENSION 해야하는데요. CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;이렇게 벡터 확장프로그램을 추가해주면 아래와 같은 에러가 발생합니다. ERROR: "vector" 이름의 확장 모듈을 사용할 수 없습니다"C:/Program Files/PostgreSQL/16/share/extension/vector.control" 확장 모듈 제어 파일 열기 실패: No such file or .. 2025. 7. 3. [AI] LLM 핵심 개념 요약 정리 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. LLM 핵심 개념 요약 정리 1. 실습 환경 구성● Python 버전: 3.12 ● API Key 관리: - .env 파일에 API Key 저장 → python-dotenv 설치 필요 from dotenv import load_dotenvload_dotenv() # .env에서 OPENAI_API_KEY 로드 ● TTS (Text to Speech): tts-1-hd 모델을 사용.from openai import OpenAIclient.audio.speech.create( model="tts-1-hd", voice="alloy", input="Hello tts!") ● 음성 → 텍스트 (STT): - OpenAI Whi.. 2025. 6. 15. [AI] 딥러닝 핵심 개념 요약 정리 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. 딥러닝 핵심 개념 요약 정리 1. 인공신경망 (ANN: Artificial Neural Network)- 딥러닝의 시작: 인공신경망로지스틱 회귀를 여러 개 쌓은 구조이미지 등 입력값은 보통 입력 / 255.0으로 정규화숫자 스케일링은 중요하지만, 이미지에서는 단순 나누기만 해도 충분함2. 딥러닝 기본 구조 in Keras (TensorFlow 기반)from tensorflow import kerasmodel = keras.Sequential() # 모델 구조 정의model.add(keras.layers.Dense(units=100, activation='relu')) # 은닉층model.add(keras.layers.Dense(units=10, .. 2025. 6. 6. [AI] 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_2 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_2 1. 경사 하강법 (Gradient Descent)경사 하강법은 손실함수를 줄이기 위한 최적화 알고리즘입니다.- 에포크 (Epoch)**전체 훈련 세트를 1회 반복 학습한 것을 1에포크(epoch)**라고 합니다.- 경사 하강법의 종류방법설명특징배치 경사 하강법전체 데이터 사용가장 안정적이지만 느림확률적 경사 하강법 (SGD)샘플 하나씩 사용빠르지만 불안정미니배치 경사 하강법일정량 묶음 사용속도와 안정성의 균형 → 딥러닝에서 주로 사용 2. 손실 함수 (Loss Function) 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지 수치적으로 나타냄.손실값이 클수록 모델 성능이 나쁨회귀 문제에 주로 사용분류 문제에서는 .. 2025. 5. 31. [AI] 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_1 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_1 1. 모델 성능과 일반화: 과대적합 vs 과소적합용어설명특징판단 기준과대적합 (Overfitting)훈련 세트에서는 매우 잘 맞지만 테스트 세트 성능이 낮음훈련 성능 ▶ 테스트 성능R²(train) ≫ R²(test)과소적합 (Underfitting)모델이 데이터의 패턴을 잘 학습하지 못함전체적으로 성능이 낮음R²(train) ≈ R²(test) 모두 낮음 or test > train적절한 학습적당히 일반화된 모델훈련 세트가 조금 더 높지만 큰 차이는 없음R²(train) > R²(test) (약간 높음)* R²: 결정계수. 회귀 모델의 예측력이 얼마나 좋은지를 나타내는 지표 (1에 가까울수록 좋음) 2.. 2025. 5. 30. LangChain(랭체인)이란? 안녕하세요. 오늘은 랭체인에 대하여 알아보겠습니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM) 을 이용해 다양한 기능을 구현할 수 있도록 도와주는 파이썬 기반의 프레임워크입니다. 특히, PromptTemplate과 Chain 같은 개념을 활용하여 체계적이고 효율적인 개발이 가능합니다.LangChain을 쓰면 질문 응답 시스템, AI 에이전트, 챗봇, 콘텐츠 생성기와 같은 기능을 쉽고 빠르게 구현할 수 있습니다. 1. 주요 개념 정리 (PromptTemplate, Chain, Documents 변환)(1) PromptTemplatePromptTemplate은 LLM에게 전달할 프롬프트(입력 문장)를 템플릿 형태로 관리하는 도구입니다.상황에 따라 동적으로 바뀌는 질문이나 지시사항을 일관된 형식으로 관리하.. 2025. 3. 22. 이전 1 2 다음 반응형
