너와 나의 스토리

텍스트 임베딩(Text Embedding)단어나 구문을 맥락적 의미를 기반으로 다차원 공간에서 기계가 읽을 수 있는 수치 벡터로 표현하는 방법 작업비대칭적 의미 기반 검색의미 기반 검색 시스템사용자 쿼리의 의미와 맥락을 이해하고, 이를 검색 가능한 문서의 의미 및 맥락과 대조할 수 있다.정확한 키워드나 n-gram 일치에 의존하지 않고도 디비에서 관련된 결과를 찾아낼 수 있으며, 사전 훈련된 LLM을 이용하여 쿼리와 문서/정보의 뉘앙스를 이해한다.'비대칭적' 의미 기반 검색?입력 쿼리의 의미 정보와 검색 시스템이 검색해야 하는 문서/정보 사이에 불균형이 있다.  문서 청킹큰 문서를 임베딩하기 위해 더 작고 관리 가능한 청크로 나누는 것을 의미한다.문서 청킹 방법:최대 토큰 범위 분할(Max Token W..

Chat Completion APIopenAI의 gpt-3/4 모델 기반의 api이 API는 사용자와 AI 간의 대화 흐름을 관리하는데 사용된다.대화 형식system: 대화의 맥락이나 모델의 행동을 설정하는데 사용됨user: 실제 사용자가 입력한 텍스트assistant: 모델이 생성한 응답 -> 이전 대화 내용을 전달하기 위해 사용됨[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}, {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Serie..

NLP(Natural Language Processing)컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하며 분석할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야.NLP는 넓은 분야를 의미하고, LLM은 그 중 하나의 접근 방식이다. LLM(Large Language Mechanism)방대한 양의 데이터로 훈련된 모델로, 자연어 이해와 생성에 뛰어난 성능을 보인다.규칙 기반(Rule based) 접근 방식의 한계를 극복하고, 문맥 이해와 다양한 NLP 작업을 처리하는 능력을 갖추고 있다.작동 방식은 크게 3가지로 나뉜다.토큰화트랜스포머 모델프롬프트 토큰화자연어 처리의 일부로 일반 인간 언어를 저수준 기계 시스템이 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업 트랜스포머 모델순차적 데이터를 검사하여 어떤 단어가 서로 뒤따를 가능성이 ..

1. Docker build 베이스 코드: https://github.com/baiyongzhen/webrtc-janus 여기서 dockerfile을 아래와 같이 수정 출처: https://github.com/agonza1/Janus-webrtc-server-container/blob/main/Dockerfile FROM debian:latest ENV BUILD_FOLDER /tmp/build ENV WORK_FOLDER /opt ENV VENV_PATH=/opt/venv RUN mkdir -p ${BUILD_FOLDER} RUN mkdir -p ${WORK_FOLDER} RUN apt-get update && apt-get install -y --fix-missing \ libmicrohttpd-de..

Janus WebRTC Media Server 실행 Janus-webrtc-server-container pull 받아오기 docker image build $ docker build -t janus-server . docker 실행 $ docker run -p 8088:8088 janus-server 실행 확인 http://localhost:8088/janus/info에 접속해서 아래처럼 나오면 정상 실행된 것 리액트 앱 실행 여기서 pull 받아오기 앱 실행 yarn install yarn start http://localhost:3000/에 접속 (자동으로 페이지가 열림) 다른 브라우저에서 추가로 접속하면 participant에 카메라 화면이 추가로 미러링 됨 참고 - https://webrtc.v..

Launchd란? 시스템 서비스 관리자 운영 체제 부팅 시 가장 먼저(자동) 실행되는 첫 번째 프로세스 launchd 프로세스를 사용하여 셸 스크립트를 시행할 수 있다 시스템 이벤트 및 스케쥴에 따라 다양한 작업을 실행함 시스템의 초기화 및 서비스 프로세스를 시작하고 관리하여 전반적인 시스템 동작을 조정함 launchd 간단 예제: python 서버 띄우기 Step 1: Launchd 작업 파일 생성 ~/Library/LaunchAgents 하위에 'com.example.webserver.plist' 파일 생성하여 아래의 내용 작성 Label com.example.webserver ProgramArguments /usr/bin/python3 -m http.server 8080 RunAtLoad Step..

* 아래 내용은 '벨로퍼트와 함께하는 모던 자바스크립트' 튜토리얼을 따라 요약 또는 내용 추가한 것으로 자세한 내용은 해당 강의를 참고해 주시기 바랍니다. 새 프로젝트 만들기 1. 리액트 프로젝트 만들기 $ npx create-react-app begin-react 2. 프로젝트 실행시키기 $ cd begin-react $ yarn start 이러면 아래 사진과 같이 "http://localhost:3000/" 페이지가 자동으로 열린다. 컴포넌트 만들기 1. src 디렉터리에 Hello.js라는 파일 작성 컴포넌트는 함수형태 또는 클래스 형태로 작성할 수 있다. export default로 컴포넌트 내보내기를 하면 다른 컴포넌트에서 불러와서 사용 수 있다. import React from 'react';..

* 아래 내용은 '벨로퍼트와 함께하는 모던 자바스크립트' 튜토리얼을 따라 요약 또는 내용 추가한 것으로 자세한 내용은 해당 강의를 참고해 주시기 바랍니다. Promise 비동기 작업을 조금 더 편하게 처리 할 수 있도록 ES6에 도입된 기능 예제: 숫자 n을 파라미터로 받아와서 다섯 번에 걸쳐 1초마다 1씩 더해서 출력하는 작업을 setTimeout으로 구현 function increaseAndPrint(n, callback) { setTimeout(() => { const increased = n + 1; console.log(increased); if (callback) { callback(increased); } }, 1000); } increaseAndPrint(0, n => { increaseA..