김준아

RAG란 무엇인가? 최근 생성형 AI가 다양한 업무 영역에 활용되면서, 모델이 단순히 언어 생성 능력만 갖추는 것을 넘어 정확하고 근거 있는 정보를 제공하는 능력이 중요해지고 있다. 그러나 일반적인 LLM은 학습된 시점 이후의 정보나 특정 문서의 내용을 알 수 없으며, 사내 문서·법령·지침 같은 전문 자료를 직접 인용하는 데에도 한계가 있다.이 문제를 해결하기 위한 대표적인 기술이 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 기반 생성)이다.RAG는 간단히 말해 “AI가 답변하기 전에 관련 문서를 먼저 찾아보고 그 내용을 기반으로 응답을 생성하는 방식”이다. 즉,검색(Retrieval) + 생성(Generation)두 과정을 결합해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 만든다..

이번 발표의 주 주제는 streamlit & supabase를 사용하는데에 있기 때문에,이 부분 감안하고 보셔야 합니다. (억지사용느낌 물씬 ^^) 우선 저의 계획을 말씀드리자면..자녀들이 다 크고 나면 보통 독립을 하잖아요!? 부모님은 중장년~노년층에 접어드시고.... 집에 혼자 계시는 부모님이 아차! 하고 약 복용하는걸 까먹는 경우가 종종 있기 때문에 자식 입장에서 너무 걱정이 될 것 같아서 그 부분을 해소하고자 해당 사이트 개발을 해보게 되었어요. 그래서 부모님이 약을 드시면(체크하시면) 자녀에게 알람이 가게 한다 + 같은 사이트에서 약봉지 사진을 스캔하면 텍스트를 추출해서 분석 후 약 정보와 부작용 등등을 표기한다 ( 이 부분을 gpt api사용 ) + 추가적으로 약국에서 살 수 있는 약들 정보..

컴백이아냐 떠난적 없 으 니 까 프로젝트 기간으로 바빴습니다이젠 그동안 뭘 했는지 정리할 시간이죠 **Orange(오렌지)**는 시각화 기반 데이터 분석·머신러닝 도구로, 코딩 없이도 다양한 알고리즘을 쉽게 적용할 수 있는 오픈소스 데이터 마이닝 플랫폼 입니다. 이번에 저도 프로젝트 하면서 처음 알았어요느낀점부터 말하자면, 전처리 시 이상치를 가진 변수가 무엇인지 정확한 확인은 어려우나 제거가 용이하고 머신러닝 모델 파라미터 바꿔가면서 성능 테스트해보기에는 편할것같아요 우선 오렌지를 쓰기 위해 사용한 데이터는, 캐글데이터 입니다 데이터셋: LengthOfStay.csv (100,000명 환자) 데이터를 봤는데 의료 기관의 실제 환자 입원 기록 데이터 + 실제 입원 일수가 있길래환자의 입원 일수를 ..