LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분네번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com  위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다.해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.네번째 게시물은 RAG pipeline에서 검색창의 검색어 기반 게시물을 만들어 낸다.1. API Key를 로드한다.# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일from dotenv..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분세번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com 위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다.해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.세번째 게시물은 RAG pipeline에서 Chat 생성기를 통해 본격적으로 생성물을 만들어 낸다.1. API Key를 로드한다.# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일from ..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분두번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com 위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다. 해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.두번째 게시물은 RAG pipeline을 시작하고 retriever를 선정한다.1. API Key를 로드한다.# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일from dotenv imp..

LoGO 해외로고, 해외진출을 희망하는 대한민국 기업을 위한 정보 검색 서비스에서 RAG 부분첫번째 게시물이다. https://github.com/khw11044/KT_BIGPRO_RAG GitHub - khw11044/KT_BIGPRO_RAGContribute to khw11044/KT_BIGPRO_RAG development by creating an account on GitHub.github.com  위 깃헙링크에서 코드를 따라하면 되겠다.해당 게시물에서는 빈 프로젝트 폴더에서 시작해서 하나하나 코딩을 해본다.첫번째 게시물은 수집한 데이터들을 VectorDB에 넣는 부분이다.1. api키 등록.env 파일을 생성하고 OpenAI api key를 넣는다.OPENAI_API_KEY='sk-projxx..

poetrypython project의 dependency를 선언, 관리, 설치하여 어디서든지 프로젝트가 작동하도록 하게 도와주는 툴, 각 프로젝트 마다 프로젝트에 적합한 파이썬 환경을 할당할 수 있음poetry는 Python 프로젝트의 의존성 관리와 패키지 배포를 도와주는 도구입니다. 기존의 pip 와 virtualenv 를 대체할 수 있으며, pyproject.toml 파일을 사용하여 프로젝트 설정과 의존성을 관리합니다.poetry 의 가장 주요한 특징은 pyproject.toml 파일을 사용하여 프로젝트 설정과 의존성을 선언적으로 관리합니다.poetry.lock 파일은 프로젝트의 의존성이 해결된 후 생성되어, 의존성 트리에 있는 모든 패키지의 정확한 버전을 잠그고(즉, 고정하고) 기록합니다. 이러한..

AICE ASSO 라이브러리 호출 # Scikit Learn : 머신러닝 학습을 위한 최고의 파이썬 패키지 import sklearn as sk  # Pandas : 데이터 처리를 위한 파이썬 패키지 import pandas as pd  # Numpy : 행렬 연산을 위한 파이썬 패키지 import numpy as np  # Matplotlib : 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 import matplotlib.pyplot as plt  # Seaborn : 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지 import seaborn as sns  데이터 호출 # CSV 파일 ## index_col : 특정 열을 인덱스로 지정 ## header : 헤더(컬럼) 행 설정 -> 주로 데이터에 첫 줄이 헤더가 아닌 ##..