인공지능의 '도구'최근 AI가 단순히 텍스트 답변을 넘어서, 그림을 그리거나 웹을 검색하고, 복잡한 코드를 작성하는 등 다양한 작업을 수행하는 모습이 우리에게 익숙해지고 있다. 이러한 능력은 AI가 외부 도구를 활용 할 수 있기 떄문에 가능한 것 이다. 하지만 지금까지는 이 도구들이 특정 플랫폼에 종속되어 있었다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT 내부에서만, Langchain의 '도구'는 그 프레임워크 안에서만 사용 가능했다.이러한 한계를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)이다.MCP란 무엇인가?표준화된 도구 인터페이스: AI용 USB-CMCP는 인공지능이 다양한 도구를 손쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 표준 프로토콜이다.기존에는 플랫폼 마다 도구의 ..

해당 쿡북은 LangChain Cookbook Part 2 - Use Cases를 한글로 번역한 것이며LangChain Conceptual Documentati를 기반으로 작성 되었습니다.목표:ELI5예제와 코드를 통해 LangChain의 구성 요소와 사용 사례에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. LangChain의 기본 원칙에 대한 소개는 쿡북 파트 1: 기본에서 확인하세요.링크:LC 개념 문서LC 파이썬 문서LC 자바스크립트/타입스크립트 문서LC 디스코드www.langchain.comLC 트위터LangChain 이란?LangChain은 언어 모델(LLM) 기반의 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다.요약: LangChain은 AI 모델과 작업 및 구축하는 복잡한 부분을 간단하게 만들어줍니다. ..

해당 쿡북은 langchain-tutorials-LangChain Cookbook Part 1 - Fundamentals를 한글로 번역한 것이며 LangChain Conceptual Documentation을 기반으로 작성 되었습니다.목표: ELI5예제와 코드를 통해 LangChain의 구성 요소와 사용 사례에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. 사용 사례는 2부에서 확인할 수 있습니다.링크:LC 개념 문서, LC 파이썬 문서, LC 자바스크립트/타입스크립트 문서, LC 디스코드, www.langchain.com, LC 트위터LangChain이란?LangChain은 언어 모델(LLM) 기반의 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다.요약: LangChain은 AI 모델과 작업 및 구축하는 복잡한 부분을..

최근 생성형 AI가 굉장히 많은 주목을 받고 있다. OpenAI, Google, Meta 등 거대 기업들을 필두로 생성형 AI는 빠른 발전을 이루고 있는다. 이러한 생성형 AI를 사용자들이 더 손쉽게 사용하게 도와주는 OllaMa와 Python 라이브러리가 발표되어 간단하게 알아 보았다.이번 포스트에서는 아래의 2가지를 중점으로 알아본다.1. Terminal 환경에서 Ollama 사용하기 (w. LLaMa2)2. Ollama Python 라이브러리 사용하기Terminal 환경에서 Ollama 사용하기 (w.LLama2)소제목https://ollama.com/download 에서 자신의 OS에 맞는 설치 파일을 다운 받아 설치한다.e.g) 리눅스 $curl -fsSL https://ollama.com/in..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM (Large Language Model)를 더 효과적으로 활용하는 방법론이다. RAG는 사전 훈련된 LLM의 장점을 외부 지식과 결합하여 제공한다. 기본 아이디어는 특정 질문이나 주제에 대한 응답을 생성할 때, 모델이 실시간으로 외부 지식을 참조하여 더 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 것이다. 이로 인해 RAG는 기존의 언어 모델이 가진 한계를 극복하며, 특히 최신 정보나 복잡한 주제에 대한 질문에 대한 답변을 생성하는 데 있어 뛰어난 성능을 보인다.RAG란 무엇인가?RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 최근 자연어 처리 분야에서 주목받는 기술이다. 이 기술의 핵심은 두 가지 주요 요소를 결합하는 것에 ..