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[FastAPI] FastAPI이용한 백엔드 구축 가이드라인 (3) SQLAlchemy 모델(models.py) VS Pydantic 모델(schemas.py) 일반적인 데이터 흐름클라이언트 요청 → Pydantic 모델(검증) → 비즈니스 로직 → SQLAlchemy 모델(저장) → 데이터베이스데이터베이스 → SQLAlchemy 모델(조회) → 비즈니스 로직 → Pydantic 모델(API응답 형식으로 직렬화) → 클라이언트 응답  파일 분리 목적: 데이터베이스 스키마가 변경(SQLAlchemy에서 처리)되더라도 API는 안정적으로 유지(Pydantic에서 처리)될 수 있고, API 요구사항이 변경되더라도 데이터베이스 구조는 보존 🔵 SQLAlchemy 모델(models.py)과 Pydantic 모델(schemas.py)의 차이점목적의 차이SQLAlchemy 모델(models.py)데이터베이스 테이블 구조 정의와 ORM 매핑이 주 목적 데이터베이스와 직접 상..
[FastAPI] FastAPI이용한 백엔드 구축 가이드라인 (2) parameter 1. URL과 Parameters  1.1 URL 구성요소 1.2 Parameters  Query Parameters는 URL에서 데이터를 전달하는 방법 중 하나입니다.웹 API에서 클라이언트가 서버에 데이터를 요청할 때, 경로 뒤에 ?를 붙이고 key=value 형식의 쿼리 문자열을 사용하여 추가 데이터를 보낼 수 있습니다.  📌 Query Parameters 구조/func?key1=val1&key2=val2​func → 실행할 함수(엔드포인트)? → 쿼리 매개변수(Query Parameters) 시작key1=val1 → 첫 번째 매개변수 (key1의 값은 val1)& → 여러 개의 매개변수를 연결할 때 사용📌 Python 코드에서 활용def func(key1, key2): result = doS..
[FastAPI] FastAPI이용한 백엔드 구축 가이드라인 (1) 설치 및 Uvicorn을 통한 테스트 *위 글은 Perplexcity를 기반으로 작성된 글입니다.  FastAPI를 이용한 백엔드 구축 가이드라인FastAPI는 Python기반의 백엔드 프레임워크입니다.높은 성능과 개발자 친화적인 특징을 지어, 웹 애플리케이션 개발에 인기를 얻고 있는데요,FastAPI를 사용해서 견고한 백엔드 시스템 구축하는 과정을 초기설정,배포,모범 사례를 통해 살펴보도록하겠습니다.  1. FastAPI 소개FastAPI는 REST API 원칙을 중심으로 설계된 Python기반 백엔드 프레임워크임. 주요 특징은 다음과 같습니다.1) 비동기 프로그래밍 지원 async 및 await 키워드를 사용하여 비동기 I/O 작업을 손쉽게 처리 가능I/O 바운드 작업(데이터베이스 요청, API 호출 등)에서 성능 향상2) 자동 API문..
[BOAZ] FinSum : Dynamic Few-shot기반의미국 주식 뉴스 리포트 생성 프로젝트 (feat. 2인3각의 6개월간의 ADV프로젝트를 마무리 하며...) 2025년 1월 25일,국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ - 분석 22기를 수료했다 🎉🥳🎉 BOAZ는 한 학기는 BASE, 한 학기는 ADV 2개의 term으로 이루어져1년의 과정으로 진행되는 동아리이다.얼마전, 나는 ADV까지 끝내 장장 1년간의 결실을 맺을 수 있었다. ADV프로젝트는 팀 빌딩부터 팀별 프로젝트까지 포함해서 약 6개월 간 진행하는 BOAZ의 꽃, Final 프로젝트이다!나의 ADV프로젝트는 2024년 7월부터 2025년 1월까지 진행했다 💁🏻 Thanks to 팀원이였던 준스톤오빠 TEAM 2인 3각 , 너무너무 수고했어요 대표진 역할과 함께 병행하면서 쉽지만은 않았던 6개월이지만,이만큼 충만하게 보낼 수 있었다니 돌아보면 뿌듯함뿐이다  📌 프로젝트 모아보기Github..
[논문리뷰/NLP] ARAGOG: Advanced RAG Output Grading(2024) 1. TopicARAGOG: Advanced RAG Output Grading(2024) [LINK]단순한 RAG(Naive RAG) 성능의 한계를 극복하기 위해 다양한 'Advanced RAG' 기법들이 연구됨.그러나 너무나 많은 Advanced RAG 테크닉 중에 어떤 것이 효과적인지 파악하기 어려움ARAGOG: Advanced RAG Output Grading에서는 주요 Advanced RAG 기법들의 성능을 비교하여, RAG 기법 선택에 유용한 정보를 제공. 다양한 테크닉을 검색 정밀도와 답변 유사성으로 평가한 결과를 공개 연구 배경논문에서 다룬 문제와 배경을 간단히 소개 (1~2분)  ✔️ RAG 소개  RAG란?Indexing → Retrieval → Generation 단계를 통해 외부 지식..
[Fintech Trend]1초만에 간편결제, 임베디드 금융이란 무엇인가? 출처 : 쿠팡페이, 당근페이... 이게 뭐지? '임베디드 금융'을 알아보자(2024,7,17) https://steppay.kr/blog/embedded-finance해당 게시글은 위 내용을 기반으로 정리한 내용입니다(거의 동일)   ​임베디드 금융(Embedded Finance)은 은행, 카드사가 아닌 비금융 기업이 자신의 플랫폼 내에 금융 서비스를 탑재하는 것: 국내에선 네이버페이, 카카오페이, 토스페이, 쿠팡페이 등이 대표적인 임베디드 금융에 해당 카카오와 토스 뱅크의 경우, 제1금융권이지만 인터넷은행으로 분류되어 시중은행(우리은행 , 신한은행 등)과는 차이를 보인다.카카오페이와 토스페이는 카카오뱅크, 토크 뱅크 와는 관계없이 앱의 간편결제 서비스로 임베디드 금융이다.페이코도 임베디드 금융이며 쿠팡..
[Azure] Vector DB 선택하기✅ Azure AI Search vs Cosmos DB Azure를 이용해 RAG기반의 LLM 챗봇을 구현하고자할 때 챗봇 구현의 경우 목적과 기능에 따라 다르지만,일반적으로는 DB를 다음과 같이 선택할 수 있음! Azure AI Search가 더 적합한 경우:다양한 문서/데이터를 기반으로 하는 QA 챗봇PDF, Word, PowerPoint 등 다양한 문서 형식 처리 가능내부 문서, 매뉴얼, FAQ 등을 검색해서 답변RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴 구현최신 정보로 쉽게 업데이트 가능더 정확한 검색과 관련 컨텍스트 제공다국어 지원이 필요한 경우검색 품질 최적화가 중요한 경우 Cosmos DB가 더 적합한 경우:대화 이력 관리가 중요한 챗봇사용자와의 대화 기록 저장/조회사용자 프로필/선호도 관리실시간 트랜잭션 처리가 필요한..
[Crawler] 네이버 지도 크롤링 - 여러 URL을 하나의 탭에서 크롤링 검색어가 정해져있을 때, 드라이브 한탭 에서 크롤링 하는 방법 📌크롤링할때마다 새 창이 켜져서 예상시간 3일뜨는 거보고 남기는 기록,,- 하나의 탭에서 크롤링 할수 있게 수정했고 10시간정도로 줄였다. 네이버 지도를 크롤링할 때, 주로 페이지번호 1, 페이지 번호 2 등 페이지 번호 기준으로 크롤링을 한다.그러나 검색어를 지정하고, 검색어별/URL별로 크롤링을 해야할 때 속도와 성능을 최적화하는 코드를 설명해보고자 한다.   def crawl_multiple_naver_places(urls_data): driver = None all_places_data = [] try: # Chrome 드라이버 한 번만 초기화 driver = webdriver.Chrome()..

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