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[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.. 2025. 1. 26.
[Fintech TREND] 토스의 페이스결제 사례로 알아보는 '임베디드 금융'을 통한 실시간 결제 시스템의 발전 - '1초 만에 간편결제' 해당 컨텐츠는 아래 게시물들을 기반으로 작성되었습니다.1. 쿠팡페이, 당근페이... 이게 뭐지? '임베디드 금융'을 알아보자(2024,7,17) 2. 얼굴로 결제하는 시대, 준비되셨나요?(feat. 토스 페이스 페이) (2025.6.15)3. 얼굴이 지갑이 되는 시대: 토스의 페이스 페이 결제 시스템 분석(2025.3.13) 1. 임베디드 금융이란 무엇일까? ​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.카카.. 2024. 11. 20.
[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.. 2024. 11. 12.
[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().. 2024. 10. 25.
[IT TREND] 'FMOps, LLM 시대의 AI 애플리케이션 개발 방법론 분석' (카카오엔터프라이즈 기술블로그 Tech&) https://tech.kakaoenterprise.com/196 를 보고 요약 및 생각 정리한 게시글입니다.검정 글씨 : 요약, 원문 / 파란 글씨 : 내 생각 FMOps란? MLOps에 이어 새롭게 등장하고 떠오르고 있는 기반 모델, 그중에서도 특히 LLM 기반의 앱 개발을 위한 방법론 ※ LLMOps가 아닌 FMOps라는 표현을 선택하여 사용하는 이유는? LLMOps는 자연어 처리 분야에만 국한되는 기반 모델을 칭하는 용어인 LLM이 포함된 반면 FMOps는 자연어 처리를 포함한 이미지, 음성 등 더욱 다양한 모달리티의 기반 모델들 (예: DALL-E) 을 포함하여 해당 용어를 사용하게 되었습니다. 하지만 현재 시장에서는 기반 모델 중에서도 LLM을 활용하여 앱을 개발하는 것에 관심이 몰려있기 .. 2024. 10. 21.
[논문리뷰/NLP] Adapting Large Language Models to Domains via Reading Comprehension 출처 : https://arxiv.org/abs/2309.09530  Adapting Large Language Models to Domains via Reading ComprehensionWe explore how continued pre-training on domain-specific corpora influences large language models, revealing that training on the raw corpora endows the model with domain knowledge, but drastically hurts its prompting ability for question answering. Takenarxiv.org  대규모 언어 모델의 도메인 적응이 논문의 제목은.. 2024. 9. 30.
[Bubble] GPT의 출력을 Json형식으로 변경하기 [참고자료]🔗How to integrate your Bubble app with OpenAI & ChatGPT to receive JSON Objects 🔗Bubble.io, OpenAI & JSON Mode ✔️ GPT api 연결GPT-4o(OpenAI GPT-4 모델)을 Bubble에 연결하려면, OpenAI API를 사용하여 모델과 통신하는 방법을 설정 사전 준비OpenAI API 키 발급: OpenAI에서 API 키를 발급이는 OpenAI의 웹사이트에서 계정을 만들고 키를 생성단계별 가이드API 커넥터 플러그인 설치프로젝트 대시보드에서 '플러그인' 메뉴로 이동합니다.'Add Plugins'를 클릭하고 'API Connector'를 검색하여 설치합니다.OpenAI API 설정설치한 API 커.. 2024. 6. 13.
[논문리뷰/CV] YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) 객체 탐지 모델 YOLO You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 논문을 리뷰한 게시글 입니다 1. 소개 1.1 Two-Stage Detector vs One-Stage Detector regional proposal과 classification이 순차적으로 이루어짐. classification과 localization문제를 순차적으로 해결 E.G, R-CNN계열 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN ...) regional proposal와 classification이 동시에 이루어짐 즉, classification과 localization문제를 동시에 해결하는 방법 E.G, YOLO 계열, SSD 계.. 2024. 4. 14.
[논문리뷰/CV] Faster R-CNN 모델 (R-CNN, Fast R-CNN과 비교) Computer Vision모델 중 Faster R-CNN 모델의 논문 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks를 리뷰한 게시글입니다. #FBF977 ✅Summary Intro Faster R-CNN은 고전적인 객체 탐지 시스템에서 속도의 병목 현상(Selective search알고리즘을 통해 regeion proposals를 추출하기 때문에 발생)을 해결하기 위해 개발된 객체 탐지 프레임워크이다. 이 방법은 이미지 내 객체의 위치를 가정하는 지역 제안(region proposal) 알고리즘의 계산 부담을 줄일 수 있었다. Faster R-CNN은 지역 제안 네트워크(Region Proposal Netwo.. 2024. 4. 4.
[A/B test] Ch6. 조직 운영을 위한 지표 | 목표지표, 동인 지표, 가드레일 지표 intro 조직은 좋은 지표를 가져야 한다 → 설명 책임을 측정 OKR( Objective , Key, Results 목표, 핵심, 결과 ) Objective : 장기 목표 Results : 목표를 향한 단기적이고 측정 가능한 결과 목표를 향한 진보를 추적하기 위한 좋은 지표가 필요하다 (기준, 작성 및 평가 방법) 지표의 분류 조직 지표 전체에 초점을 맞춰 논의 ( 7장 , 실험에 대한 특정 지표 논의 , 21장 실험에 경보를 주는 가드레일 지표 ) 조직지표는 목표지표, 동인지료, 가드레일 지표가 있음 1. 목표 지표goal metrics = 성공지표, 북극 지표 목표 지표 : 추구하는 궁극적 성공을 포착하는 단일 or 작은 지표 집합 (조직이 궁극적으로 무엇을 신경쓰는지를 보여주는것) 각 이니셔티브가.. 2024. 4. 1.

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