반응형 전체 글59 [LLM 논문 리뷰] Microsoft GraphRAG: 전역 요약을 위한 그래프 기반 RAG 접근법 From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization1. Introduction전통적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대용량 문서에서 일부 관련 정보를 검색해 LLM이 응답하도록 하는 방식입니다. 하지만 이런 vector 기반 RAG는 "데이터셋에서 핵심 주제는 무엇인가?" 같은 전반적인 통찰(global sensemaking) 질문에는 적합하지 않습니다.이를 해결하기 위해 Microsoft는 GraphRAG를 제안합니다. 이 방식은 LLM을 이용해 지식 그래프를 생성하고, 그래프 기반 커뮤니티 요약을 통해 전역적인 응답을 생성합니다. Map-Reduce 방식으로 부분 응답을 결합해 최종 응답.. 2025. 4. 14. [Docker] CentOS 7 폐쇄망에서 Docker 프로그램 배포하기 이번 포스팅에서는 폐쇄망에서 Docker 프로그램을 배포하는 방법을 포스팅 하겠습니다. 1. 폐쇄망이란?폐쇄망(오프라인 네트워크)이란, 외부(인터넷)과의 연결이 전혀 없는 네트워크 환경을 의미합니다.회사 내부망, 보안이 철저한 연구소, 군 기관 등에서 이러한 폐쇄망 환경이 자주 사용됩니다.외부 인터넷 접근이 불가능하므로, 필요한 패키지와 설치 파일, Docker 이미지 등을 사전에 준비해서 내부망(또는 USB, DVD 등 물리 매체)을 통해 옮겨야 합니다.2. 준비사항폐쇄망 환경에서 Docker를 설치하고, 프로그램을 배포하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다.2.1 Docker 설치 RPM 파일 준비Docker 설치를 위한 RPM 패키지 다운로드일반적으로 docker-ce, docker-ce-c.. 2025. 2. 14. [Docker] Docker-compose를 이용한 Airflow 초기 설정방법 이번 포스팅에서는 Docker-compose.yaml 파일을 이용하여 Airflow를 설치하고 Dag를 사용하는 방법을 포스팅 하겠습니다.0. docker_airflow_tutorial 디렉토리docker_airflow_tutorialㄴ volumes ㄴairflow ㄴdags ㄴtest_dag.py ㄴlogs ㄴconfig ㄴplugins ㄴpython_files ㄴ test_python.py ㄴpostgres_airflowㄴdocker-compose.yaml 1. Docker-compose.yaml 파일 만들기1.1 Airflow Docker-compose... 2025. 2. 4. [Python] re 모듈: 정규표현식으로 문자열 처리하기 Python에서 정규표현식(Regular Expressions)은 강력한 문자열 검색 및 처리 도구입니다. 이를 가능하게 하는 표준 라이브러리가 바로 re 모듈입니다. 이 포스팅에서는 re 모듈의 주요 기능과 활용 사례를 살펴봅니다.1. 정규표현식이란?정규표현식은 문자열에서 특정 패턴을 찾고, 추출하거나, 치환하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이메일 주소나 전화번호 같은 패턴을 인식하거나 텍스트 데이터를 전처리할 때 유용합니다. 2. Python의 re 모듈 주요 함수Python의 re 모듈에는 다양한 함수가 포함되어 있습니다. 자주 사용되는 몇 가지를 소개합니다:re.match(pattern, string): 문자열의 시작 부분이 패턴과 일치하는지 확인합니다.re.search(pattern, strin.. 2024. 11. 27. LangChain을 활용한 LongTextReorder 사용법 LangChain은 LLM(Large Language Models)을 기반으로 한 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 특히, 긴 텍스트를 정리하거나 재배열하는 데 매우 유용한 도구 중 하나가 LongTextReorder입니다. 이 글에서는 LongTextReorder를 사용하는 방법과 그 활용 사례를 소개합니다. 1. LongTextReorder란 무엇인가?LongTextReorder는 긴 텍스트를 보다 논리적이고 체계적인 방식으로 재구성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 긴 문서가 섹션 간의 논리적 연결이 부족하거나 내용의 순서가 혼란스러운 경우, 이 도구를 활용하면 간결하고 구조화된 문서로 변환할 수 있습니다. 2. LongTextReorder 사용법필수 라이브러리 설치먼저 Lang.. 2024. 11. 26. [LLM] LangChain으로 OpenAI Batch 처리 간단히 구현하기 OpenAI API를 사용할 때 다량의 데이터를 처리해야 하는 경우, Batch 실행 방식은 효율적인 선택입니다. LangChain 라이브러리는 이를 간단하고 직관적으로 지원하는 도구입니다. 이 글에서는 LangChain의 ChatOpenAI와 batch() 메서드를 활용해 OpenAI Batch 처리를 간단히 구현하는 방법을 소개합니다. 1. LangChain과 Batch 처리란?LangChain은 OpenAI와 같은 LLM을 효과적으로 활용하기 위한 고급 Python 라이브러리입니다. Batch 처리는 여러 프롬프트를 한 번에 묶어 처리하는 방식으로, 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.LangChain Batch 처리의 장점간결한 코드: 몇 줄의 코드로 여러 요청을 처리할 수 있습니다... 2024. 11. 25. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음 반응형
