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OpenAI API를 활용해 실시간 스트리밍 응답을 생성하는 것은 사용자 경험을 높이는 중요한 요소입니다. 특히 await, yield, invoke, ainvoke, stream, astream 같은 비동기 스트리밍 개념을 잘 활용하면 응답 속도를 높이고, 서버 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 OpenAI 스트리밍을 처리하기 위해 알아야 할 주요 개념을 예제 코드와 함께 설명합니다.1. 비동기 스트리밍의 기본 개념 이해하기비동기 처리 방식에서는 요청과 응답이 동시에 처리되어 서버 성능을 최적화할 수 있습니다. Python의 async, await, yield를 사용해 비동기적인 데이터 처리를 구현하며, OpenAI API 응답을 스트리밍 방식으로 제공합니다.async와 awai..

5. 데이터 변환5.1 표준 데이터로 작업하는 방법에 대해 설명하기Snowflake에서 표준 데이터는 정형화된 테이블 형태의 데이터를 의미하며, 다양한 내장 함수와 명령어를 통해 이러한 데이터를 변환하고 분석할 수 있습니다. Snowflake는 특히 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 제공하여 성능을 높이고 데이터 관리에 효율성을 더합니다.1) 추정 함수 (Approximation Functions) 설명: 추정 함수는 데이터 집합에 대해 근사 계산을 수행하여 성능을 최적화하는 기능을 제공합니다. 큰 데이터 집합에서는 정확한 결과를 계산하는 데 많은 리소스와 시간이 소요될 수 있습니다. Snowflake의 추정 함수는 이를 효율적으로 처리하기 위해 근사값을 계산합니다. 성능이 중요한 상황..