esmile1 님의 블로그

안녕하세요! 오늘은 Auburn, WA에 위치한 매력적인 주택을 소개해 드립니다. 이 집은 Lea Hill 지역에 자리 잡고 있으며, 5개의 침실과 2.5개의 욕실을 갖춘 2,340 평방 피트의 넓은 공간을 제공합니다. 현대적인 편의 시설과 전통적인 매력을 동시에 갖춘 이 크래프츠맨 스타일의 주택은 하드우드 바닥, 빌트인 가구, 크라운 몰딩 등 다양한 특징을 자랑합니다. 주요 침실에는 부속 욕실과 그의/그녀의 세면대가 있으며, 2층 사무실에는 프렌치 도어와 발코니가 있습니다. 잘 가꿔진 정원과 덮개가 있는 파티오가 있어 여유로운 생활을 즐길 수 있습니다.투자 분석구매 가격: $689,950다운 페이먼트: 20% ($137,990)월 임대료: $3,500공실률: 5%연간 운영 비용: $20,880 (세금,..

안녕하세요! 오늘은 Auburn, WA에 위치한 매력적인 주택을 소개해 드리겠습니다. 이 집은 Berkshire Glenn 지역에 있는 3베드룸, 2.5욕실의 1,700 평방피트 주택입니다.​주요 특징​최근 업그레이드: 새로운 주방 리모델링, 카운터탑, 지붕, 난방기, 욕실 세면대, 가전제품현대적 인테리어: 브랜드 라미네이트 바닥재, 개방형 구조넓은 외부 공간: 20x20 데크, 울타리가 있는 뒷마당, 녹지대와 인접편의시설: 주 침실에 전용 욕실과 워크인 클로젓, 2층 로프트/다용도 공간​투자 분석​구매 가격을 $500,000으로 가정하고, 월 임대료를 $2,500으로 추정했을 때:​연간 임대 수입: $30,000운영 비용: $14,200 (세금, 보험, 유지보수, 관리비 포함)순영업소득(NOI): $1..

오늘은 단순한 RAG를 넘어서 RAG에 에이전트를 추가하는 새로운 주제에 대한 설명자료를 요약정리 하였습니다. Llama Index 개요 Llama Index는 데이터를 언어 모델에 연결하여 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: 데이터 로더데이터 인덱싱쿼리 오케스트레이션 (검색, 프롬프트 오케스트레이션, LLM 등) 이를 통해 개발자는 채팅 인터페이스, 워크플로우 자동화, 문서 인사이트 추출 등 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)란? RAG는 문서 검색과 언어 모델 로직을 결합하여 애플리케이션을 구축하는 방법입니다. 주요 단계는 다음과 같습니다: 문서를 청크로 나누기벡터 데이터베이스에 저장검색 ..

안녕하세요! 오늘은 Auburn, WA에 위치한 매력적인 3베드룸 주택을 소개합니다. 이 집은 잘 관리된 상태로, 넓고 환한 실내 공간을 자랑합니다. 높은 천장의 거실과 아늑한 가족실의 벽난로는 따뜻하고 편안한 분위기를 제공합니다. 주방은 화강암 조리대와 대부분 새 스테인리스 스틸 가전제품이 있어 가족과의 식사 시간을 더욱 특별하게 만들어 줍니다.  부동산 투자 수익성 분석 이 주택의 구매 가격은 $715,000입니다. 월 $3,000의 임대 수입을 가정할 때, 연간 임대 수입은 $36,000입니다. 운영 비용은 다음과 같습니다: 재산세: $8,580보험료: $1,200유지보수 비용: $7,150관리비: $2,880공실률: $1,800 총 운영 비용은 $21,610이며, 순영업소득(NOI)은 $14,39..

AI와 검색 기술에 관한 설명자료를 요약정리 하였습니다: AI 검색 기술의 발전: RAG에서 모듈러 RAG까지 인공지능(AI) 기술의 발전으로 검색 시스템도 크게 변화하고 있습니다. 특히 최근에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)라는 기술이 주목받고 있는데, 이는 기존 검색 시스템의 한계를 극복하고 더 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다. 이 글에서는 RAG 기술의 발전 과정과 최신 트렌드인 모듈러 RAG에 대해 알아보겠습니다. RAG의 등장 배경 AI 도입 속도의 가속화 AI 기술은 인터넷이나 스마트폰보다 훨씬 빠른 속도로 보급되고 있습니다. 이는 기업들이 과거의 경험을 바탕으로 AI 시장에서 뒤처지지 않기 위해 빠르게 도입하고 있기 때문입니다. 생산성 향상에 대한 기..

1. 서론 안녕하세요, 여러분! 오늘은 기독교 신앙에서 중요한 두 가지 개념인 '구원'과 '실천'에 대해 깊이 있게 탐구해보려고 합니다. 우리는 종종 믿음과 행위를 혼동하기 쉽지만, 이 둘은 성경에서 명확히 구분됩니다. 이번 포스팅에서는 성경구절들을 통해 구원은 하나님께서 주신 은혜의 선물이며, 행위는 그리스도 안에서의 삶을 나타내는 것임을 살펴보겠습니다. 또한, 믿음으로 구원을 받은 후 어떻게 그리스도 안에서 올바른 삶을 살아가야 하는지도 알아볼 것입니다. 이러한 주제는 우리가 신앙 생활을 하는 데 있어 큰 방향성을 제시해 줄 것입니다. 은혜복음과 하나님 아는 지식에서 다 함께 성장하는 귀중한 기회가 되시길 기대하겠습니다.  2. 성경 구절 요약 1) 구원과 의로움:  에베소서 2:8-9, 로마서 3..

오늘은 OpenAI의 최신 모델인 GPT-4.5를 활용하여 비트코인 자동 투자 시스템을 구축하고 실험한 과정을 공유하고자 합니다. 이 글에서는 시스템 설계부터 실제 운영까지의 전 과정을 상세히 다룰 예정입니다. 프로젝트 개요이 프로젝트는 이전에 진행했던 AI 비트코인 투자 자동화 강의의 연장선상에 있습니다. 이번에는 GPT-4.5 모델을 도입하여 투자 전략을 개선하고, 실시간으로 투자 결과를 모니터링할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 주요 목표:GPT-4.5를 이용한 투자 결정 시스템 구축실시간 투자 모니터링 대시보드 개발4시간 간격의 자동 투자 실행초기 투자금 200만원으로 성과 추적 GPT-4.5 모델 소개 및 한계점 GPT-4.5는 OpenAI의 최신 언어 모델로, 이전 버전들보다 더 뛰어난 성능을..

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Implementation GuideIntroduction to RAGDefinition: RAG combines large language models (LLMs) with external data sources to enhance the generation of responses based on private data.Motivation: Most data is private, whereas LLMs are trained on publicly available information. RAG allows these models to utilize private data effectively.Key Concepts of RAGContext..

다음은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대한 Lance Martin의 강의 내용을 요약한 것입니다. 1. RAG의 개념과 중요성 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사용자 지정 데이터와 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하는 기술입니다. Lance Martin은 LangChain의 소프트웨어 엔지니어로, RAG의 구현 방법을 상세히 설명합니다. RAG의 필요성대부분의 중요한 데이터는 비공개입니다.LLM은 주로 공개 데이터로 훈련됩니다.RAG를 통해 비공개 데이터를 LLM과 결합할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우의 진화1년 전: 4,000-8,000 토큰현재: 최대 100만 토큰까지 확장이는 수천 페이지의 텍스트를 LLM에 입력할 수 있음을 의미..