AI가 이미지를 어떻게 인식하고 처리하는지 요즘 관심이 생겨서 간단히 공부해봤다. 정리하다 보니 자연스럽게 LLM(Large Language Model)이 이미지를 처리하는 방식도 궁금해져서 추가로 알아봤다. AI에게 이미지는 무엇일까?AI에게 사진이란 결국 숫자의 배열이다. 사람은 '고양이'라고 바로 떠올리지만, AI는 픽셀 하나하나를 0~255 사이의 숫자로 인식한다. 컬러 이미지라면 RGB 각각 0~255 숫자 3개로 색을 표현한다.# 예를 들면image = [ [255, 0, 0], # 빨간색 픽셀 [0, 255, 0], # 초록색 픽셀 [0, 0, 255] # 파란색 픽셀]AI는 이 숫자들의 조합 속에서 패턴을 찾아내고, 이 패턴을 기반으로 이미지를 인식한다. AI가 이미..
Study/AI
LangChain의 메모리 관리 기능을 공부했습니다. LangChain의 메모리 관리 기능을 사용하면, AI 챗봇은 이전에 사용자가 나눈 대화 내용을 기억하고 이를 바탕으로 자연스러운 대화를 이어나갈 수 있습니다. 다양한 메모리 저장 방법이 있지만 글에서는 대화 내용을 요약해서 저장하는 코드만 정리하겠습니다. 배운 내용 요약저장된 메모리는 대화 흐름을 자연스럽게 유지하는 데 활용됩니다.메모리를 사용하면 이전 대화의 맥락을 참고하여 사용자의 질문에 더욱 정확하고 자연스럽게 응답할 수 있습니다. 주요 코드 정리ConversationSummaryBufferMemory메모리는 언어 모델(llm)을 통해 대화를 요약한 뒤, 지정된 토큰 수 내에서 기억합니다.from langchain.memory import Co..
LangChain의 Few-shot 프롬프트 기법을 사용하여 AI가 특정한 형태의 답변을 생성하도록 유도하는 방법을 공부했습니다. Few-shot 프롬프트란?Few-shot 프롬프트란 AI가 답변할 때 참고할 예시를 몇 가지 제공함으로써, AI가 원하는 방식대로 더 정확하고 일관된 답변을 생성하게 하는 방법입니다. FewShotChatMessagePromptTemplateLangChain의 FewShotChatMessagePromptTemplate은 챗봇이 특정 답변 스타일을 유지하도록 효과적으로 안내할 수 있습니다. 예를 들어 뉴스 제목처럼 간결하고 흥미로운 스타일로 답변하도록 유도할 수 있습니다. 직접 사용해보니 더 이해하기 쉬웠습니다. 공부한 코드from langchain.chat_models im..
ChatGPT가 나오면서 관심은 있지만 막막했을 때 결제해서 들었던 강의가 있었는데, 이번에 다시 들으면서 공부하기로 계획을 잡았습니다. 공부하면서 기억하고 싶은 내용을 간단히 정리해보면서 개인적인 토이 프로젝트에도 적용하는걸 목표로 꾸준히 해보려고 합니다.노마드코더의 풀스택 GPT: 이해하기 쉽고 실습 위주로 진행되어 재밌습니다. 관심있는 분들은 강의를 결제해서 공부해보시는 걸 추천드립니다. 뭐부터 해야할지 모를 때 큰 도움이 됐습니다. 첫날에는 Langchain과 OpenAI API, Langchain Expression Language (LCEL)를 사용해봤습니다. LCEL이란?Langchain Expression Language (LCEL)은 Langchain에서 제공하는 표현식 기반의 언어로, ..
