문과지만 괜찮아

Project:HowAbout - Intro에 구현하기로 한 기능을 다 구현하지는 못했으나 4주간의  MVP를 달성했다. 그리고 이 포스트는 4주간의 과정에 대한 회고다. 먼저 처음에 예상했던 구성 사용하기로 한 기술스택들과 실제로 만들어지고 사용된 내용에 대해서 확인해 보자. 프로젝트 구현 전 예상 Software Architecture 예상 기술스택PlatformHuggingfaceFramework: RAGLangChainFramework: APIFastAPIEmbedding ModelKoBart, KcBert, KoBertVector DBFaiss, Chroma, PineconeLLMchatGPT 3.5 Turbo 프로젝트 구현 후 실제로 만들어진 Software Architecture 실제로 사용..

RAG 구현 Step-by-Step: Intro가상환경 설정 및 MVP 구현Dataset과 Vector DB 구현Dataset 확보Vector DB 구현Embedding & Searching 구현Generation  구현위의 그림은 LangChain에서 RAG를 필요에 맞춰 수정할 수 있는 부분을 도식화한 그림이다. 위의 그림과 같이 단순히 RAG는 조회와 조회된 결과를 바탕으로 생성하는 간단한 구성이 아니었다. 조회와 생성 그리고 데이터 확보 부분 또한 기획한 서비스 의도에 맞춰 다양하게 변형할 수 있었다.  그래서 이번 Embedding & Searching에서는 Query에 대한 Embedding을 진행하고 그다음 가장 유사한 Vector들을 찾는 유사도 방식에 추가적으로 Query에 대한 분석과 ..

RAG 구현 Step-by-Step: Intro 가상환경 설정 및 MVP 구현Dataset과 Vector DB 구현Dataset 확보Vector DB 구현Embedding & Searching 구현Generation 구현이전의 포스트에 이어 이제는 Faiss를 활용해 Vector Store를 구현했다. 그리고 여기서 먼저 말하고 싶은게 있다. 절대로 ChatGPT를 써서는 안된다. ChatGPT의 경우 구현에 대한 클루와 인사이트를 줄 수 있으나 디테일한 부분에 있어서는 공식문서가 더 확실하다. 그리고 ChatGPT가 정확하다면 모델을 파인튜닝하거나 지금과 같이 RAG 방식을 구현한다는게 의미가 없을 것이다.  FAISS의 구체적인 부분에 있어 아래의 포스트를 참고하면 좋다. 1. 도대체 LangChai..

RAG 구현 Step-by-Step: Intro가상환경 설정 및 MVP 구현Dataset과 Vector DB 구현Dataset 확보Vector DB 구현Embedding & Searching 구현Generation  구현 위의 내용을 바탕으로 현재 크롤러가 잘 작동하고 있는 상황이고 크롤러가 현재 열심히 크롤링을 하고 있다. (인간이 미안해) 현재 크롤러가 크롤링한 내용의 경우 간단한 json의 형태로 저장되고 있다. 그리고 json의 저장된 내용을 Vector DB에 담기 위해서는 아래와 같은 순서로 json을 변환해 주어야 한다.Json을 토큰화를 진행한다.전환된 토큰을 바탕으로 Embedding을 활용해 백터화를 진행한다.백터화된 값을 저장한다.이렇게 간단한 로직을 바탕으로 진행하면 되나 고민해 봐..

RAG 구현 Step-by-Step: Intro가상환경 설정 및 MVP 구현Dataset과 Vector DB 구현Dataset 확보Vector DB 구현Embedding & Searching 구현Generation  구현데이터셋의 확보를 위해서 Selenium 크롤러를 구현했다. Beautifulsoup 대신 Seleinum을 사용한 이유는 간단히 자동화와 현재 같이 팀프로젝트를 진행하고 있는 팀원들도 쉽게 사용할 수 있도록 만들기 위해서 였다.  그래서 아래의 기능을 하는 크롤러를 만들었다.서울기준 각 행정구와 행정동의 음식점, 카페, 그리고 가볼만한곳을 검색한다.행정구 행정동의 검색된 장소들을 크롤링해온다.마지막으로 크롤링된 내용을 json으로 전환하여 저장한다. 행정구와 행정동의 카테고리별 장소들을..

RAG 구현 Step-by-Step: Intro가상환경 설정 및 MVP 구현Dataset과 Vector DB 구현Dataset 확보Vector DB 구현Embedding & Searching 구현Generation  구현기존의 Datset 및 Vector DB 순으로 진행하려고 했으나 문제가 발생했다. 생각보다 데이터를 확보하는 것이 엄청난 작업이라는 사실을 깨달아 버린것이다. 프로젝트를 위한 RAG이다 보니 프로젝트에서 필요한 Dataset을 확보 해야 했다. 그래서 여러 웹애플리케이션을 사용하려고 시도했으나 자원과 학습 목적(만들 수 있음 만들어보자)에 위배 돼 직접 Dataset을 확보하기로 하였고 이 생각을 했던 1주일 전의 나에게 쌍욕을 하고 싶으나 결론적으로 확보에 성공했다. 그래서 Datas..

문제 유형Recursion작성 코드import java.util.Scanner;public class Main { static StringBuilder answer; static int N; static int M; static String[] givenNums; static String[] row; static boolean[] checks; public static void recursive(int depth, int index) { if (depth == M) { for (String element : row) { answer.append(element).append(" "); } ..

문제 유형Recursion작성 코드import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Main { public static StringBuilder answer; public static int[] givenNums; public static int[] row; public static boolean[] checks; public static int N; public static int M; public static void recursive(int depth){ if (depth == M) { for (int element : row) { answ..

문제 유형Recursion작성 코드import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Main { public static int N; public static int M; public static int[] givenNums; public static int[] row; public static boolean[] checks; public static StringBuilder answer; public static void recursive(int depth, int index) { if (depth == M) { for (int i = 0; i 접근 방식이전의 수열 문제와 ..

문제 유형Recursion작성 코드import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Main { public static StringBuilder answer; public static int[] givenNums; public static int[] row; public static boolean[] checks; public static int N; public static int M; public static void recursive(int depth){ if (depth == M) { for (int element : row) { answ..