esmile1 님의 블로그

IT 분야에서 자동화 워크플로를 구축하는 것은 매우 중요합니다. 이 글에서는 Google Cloud, n8n, Cloudflare를 사용하여 무료로 자동화 워크플로를 구축하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다. 1. 배경 및 개요 1.1 n8n 소개n8n은 오픈소스 워크플로 자동화 도구로, Make나 Zapier와 유사하지만 직접 서버를 구축할 수 있습니다[1].1.2 로컬 사용의 한계로컬에서 n8n을 사용할 경우, 24시간 실행이 어려워 예약 작업 등의 기능을 제대로 활용하기 힘듭니다[1].1.3 클라우드 호스팅의 필요성지속적인 실행을 위해 클라우드 호스팅이 필요하지만, 비용 문제가 있습니다[1]. 2. 클라우드 서비스 비교 2.1 클라우드타입장점: 쉬운 설치단점: 버전 고정, 유료[1]2.2 Render..

n8n은 데이터 통합과 자동화의 강력한 도구입니다. 이 글에서는 n8n의 두 가지 주요 사용 사례, 데이터 통합 및 ETL(Extract, Transform, Load)과 자동화된 보고 및 분석에 대해 소개하겠습니다.  1. 개요  n8n은 오픈소스 워크플로우 자동화 도구로, 다양한 서비스 통합과 반복적인 작업 자동화를 돕기 위해 설계되었습니다.  2. 사용사례  (1) 데이터 통합 및 ETL (1.1) 데이터 통합의 필요성: 현대 기업들은 다양한 데이터 소스를 사용합니다. CRM 시스템, 데이터베이스, API, 웹 스크래핑 등 다양한 출처에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 하지만 이러한 데이터를 통합하고 유의미한 정보로 변환하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 여기서 n8n이 등장합니다.  (1..

LangChain, Pinecone, Large Language Models (LLMs)을 이용한  PDF and JSON files이  Vector DB로 변화되는 과정을 정리하였습니다. 1. Setup EnvironmentInstall Dependencies: Ensure you have Python installed. Install necessary libraries:pip install langchain pinecone-client openai transformers sentence-transformersPinecone API Key: Get an API key from Pinecone and initialize it.import pinecone pinecone.init(api_key="YOUR_..

벡터 데이터베이스와 Pinecone은 AI 및 머신 러닝 분야에서 특히 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스의 개념과 Pinecone의 사용법을 단계별로 설명합니다. 1. 벡터 데이터베이스의 정의 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스입니다. 여기서 벡터는 특정 개체를 수치화한 형태로, 유사성을 측정하는 데 사용됩니다.  예를 들어, 텍스트, 이미지, 음악 등의 데이터를 벡터로 변환하여 저장하고, 유사한 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 2. Pinecone의 역할  Pinecone은 벡터 데이터베이스 중 하나로, 특히 실시간 벡터 검색과 저렴한 비용으로 주목받고 있습니다.  Pinecone의 주요 기능은 다음과 같습니다..

LangGraph와 LangChain의 주요 차이점은 다음과 같습니다: 1. 구조: (1) LangChain: 선형적인 체인 구조를 사용합니다.(2) LangGraph: 그래프 구조를 사용하여 더 복잡한 워크플로우를 표현할 수 있습니다. 2. 상태 관리: (1) LangChain: 메모리 모듈을 통해 제한적인 상태 유지가 가능합니다. (2) LangGraph: 글로벌 상태를 공유하고 순환 구조를 통해 더 유연한 상태 관리가 가능합니다. 3. 흐름 제어: (1) LangChain: 주로 순차적인 실행 흐름을 가집니다. (2) LangGraph: 조건부 엣지를 통해 더 복잡한 흐름 제어가 가능합니다. 4. 사용 사례: (1) LangChain: 문서 Q&A, 데이터 분석, API 통합 등 비교적 단순한 작업..

LangGraph는 LangChain 생태계의 일부로, 상태를 유지하는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구입니다. 이 가이드에서는 LangGraph의 설치부터 사용까지 상세히 알아보겠습니다. 1. 준비 단계 1.1 환경 설정 (1) Python 설치: LangGraph는 Python 3.8 이상을 요구합니다. (2) 가상 환경 생성: 프로젝트 격리를 위해 가상 환경을 만듭니다.python -m venv langgraph_env  (3) 가상 환경 활성화:Windows: langgraph_env\\\\Scripts\\\\activatemacOS/Linux: source langgraph_env/bin/activate 1.2 LangGraph 설치 (1) pip를 통한 설치: 다음 명령어..

1. 데이터셋의 특성고려: AutoRAG의 설정 파일을 최적화할 때 데이터셋의 특성을 고려하는 것은 매우 중요합니다. 다음과 같은 방법으로 데이터셋의 특성을 반영할 수 있습니다: (1) 데이터 경로 지정:  설정 파일에서 도메인 특화 데이터셋의 정확한 경로를 지정해야 합니다. 이를 통해 AutoRAG가 해당 도메인의 특성을 정확히 반영한 최적화를 수행할 수 있습니다. (2) 전처리 및 후처리 방법 설정:  데이터의 구조와 형식에 맞는 전처리 및 후처리 방법을 설정 파일에서 지정해야 합니다. 예를 들어, 특정 도메인의 전문 용어나 약어 처리 방법을 설정할 수 있습니다. (3) 모듈 선택:  데이터셋의 특성에 따라 적합한 모듈들을 선택적으로 활성화하거나 비활성화해야 합니다. 예를 들어, 법률 문서와 같은 특..

1. 데이터셋의 특성과 언어 모델의 조합의 상호작용이 성과에 미치는 영향: (1) AutoRAG의 모듈이 특정 도메인에서 더 효과적인 이유는 데이터셋의 특성과 언어 모델의 조합의 상호작용과 밀접한 관련이 있습니다. 다음과 같은 측면에서 이 상호작용이 도메인 특화 성능 향상에 기여합니다: (2) 도메인 특화 데이터 구조: 특정 도메인의 데이터는 고유한 구조와 패턴을 가지고 있습니다. AutoRAG는 이러한 데이터 구조에 가장 적합한 텍스트 분할 방식, 임베딩 모델, 검색 알고리즘을 자동으로 선택할 수 있습니다. (3) 전문 용어 처리: 각 도메인마다 고유한 전문 용어가 있습니다. 도메인 특화 언어 모델과 임베딩 모델은 이러한 전문 용어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있습니다. (4) 맥락 이해의 최적화: 특..

1. AutoRAG의 모듈이 특정 도메인에서 더 효과적인 이유는 언어 모델의 종류와 밀접한 관련있음: (1) 도메인 특화 언어 모델: 특정 분야에 대해 파인튜닝된 언어 모델은 해당 도메인의 전문 용어, 문체, 맥락을 더 잘 이해하고 생성할 수 있습니다. 이는 정확성과 일관성 향상으로 이어집니다. (2) 맥락 이해의 차이: 도메인별로 맥락 이해가 중요한 정도가 다릅니다. 특정 도메인에 특화된 언어 모델은 해당 분야의 맥락을 더 정확히 파악할 수 있어, 관련성 높은 정보를 생성하는 데 유리합니다. (3) 전문 용어 처리: 각 도메인마다 고유한 전문 용어가 있습니다. 도메인 특화 언어 모델은 이러한 전문 용어를 더 잘 이해하고 적절히 사용할 수 있습니다. (4) 데이터 특성 반영: 도메인별로 데이터의 길이, ..

1. AutoRAG의 모듈이 특정 도메인에서 더 효과적인 주요 이유: (1) 도메인 특화 임베딩 모델: 특정 분야의 전문 용어와 개념을 잘 표현할 수 있는 임베딩 모델이 해당 도메인의 데이터셋에서 더 효과적입니다. 예를 들어, 의료 분야 데이터셋에는 의학 용어에 특화된 임베딩 모델이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. (2) 맞춤형 검색기(Retriever): 도메인의 특성에 맞게 최적화된 검색 알고리즘이 관련 정보를 더 정확하게 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 법률 문서에는 특정 법조문 검색에 특화된 retriever가 효과적일 수 있습니다. (3) 도메인 특화 언어 모델(LLM): 특정 분야에 대해 파인튜닝된 언어 모델은 해당 도메인의 맥락과 전문 용어를 더 잘 이해하고 생성할 수 있습니다. (4)..