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DAG(Directed Acyclic Graph) - 순환 없는 방향 그래프 완전 정복 🎯

혹시 데이터나 작업 순서를 정리할 때, "이건 먼저 해야 하고, 저건 그 다음에 해야 해!" 같은 생각 해본 적 있나요? 바로 그런 논리를 깔끔하게 구조화한 게 DAG, 즉 순환 없는 방향 그래프(Directed Acyclic Graph)예요 😄 이 글에서는 DAG가 뭔지, 왜 필요한지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요!등장 배경예전에는 작업을 리스트로 나열하거나, 순서를 머리로 기억하거나, 복잡한 플로우를 종이에 그려가며 정리했어요. 하지만 복잡한 시스템에서는 단순 리스트나 트리로는 한계가 있었죠.작업 간의 의존성(Dependency), 즉 "이게 끝나야 저걸 할 수 있다"는 관계를 효율적으로 표현하려면 좀 더 강력한 구조가 필요했어요. 그래서 등장한 게 DAG입니다!DAG는 다음과 같은 문제를 해결..

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안녕하세요! 여러분은 서비스가 성장하면서 데이터베이스가 버티지 못하는 경험을 해보셨나요? 🤔 처음에는 빠르게 동작하던 쿼리가 데이터가 쌓일수록 느려지고, 결국 전체 시스템 성능이 저하되는 문제로 이어지곤 합니다. 마치 처음에는 작은 아파트가 충분했지만, 가족이 늘어나면서 더 큰 집이 필요해지는 것과 비슷하죠! 오늘은 이런 문제를 해결하기 위한 확장 가능한 테이블 설계 전략에 대해 알아보겠습니다.등장 배경초기 데이터베이스 시스템들은 대부분 단일 서버에서 운영되는 구조였습니다. 1970년대 관계형 데이터베이스가 등장했을 때는 데이터의 양이 현재와 비교할 수 없을 정도로 적었고, 주로 수직적 확장(더 강력한 서버로 업그레이드)에 의존했습니다. 하지만 인터넷의 발전과 함께 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서 기..

언어 모델(LLM)을 더 효과적으로 활용하고 싶으신가요? 파인튜닝은 기존 모델을 여러분의 필요에 맞게 조정하는 핵심 기술입니다. 하지만 어떤 방법을 선택해야 할까요?여러분이 맞춤옷을 만드는 과정으로 생각해보세요.전체 파인튜닝은 옷 전체를 처음부터 다시 만드는 것LoRA는 기존 옷에 작은 패치를 붙이는 것QLoRA는 가볍고 저렴한 소재로 패치를 만들어 붙이는 것왜 필요한가?파인튜닝 방법이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:컴퓨팅 자원 제한: 대형 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어 일반 소비자 하드웨어로 훈련하기 어렵습니다.시간 효율성: 전체 모델을 훈련하는 것은 시간이 많이 소요됩니다.저장 공간: 파인튜닝된 모델 저장에 필요한 공간이 크게 차이납니다.연구 접근성: 고가의 GPU가 없는 연구자..

안녕하세요! 오늘은 AI 모델의 성능을 끌어올리는 강력한 기술인 '파인튜닝'에 대해 알아보려고 합니다. 특히 누구나 쉽게 사용할 수 있는 오픈소스 도구들을 중심으로 살펴볼게요.파인튜닝을 일상적인 비유로 설명하자면, 기성복을 맞춤 수선하는 것과 같습니다. 완전히 새 옷을 만드는 대신(처음부터.모델 훈련), 잘 만들어진 옷(사전 훈련된 모델)을 내 체형에 맞게 조금 수정(파인튜닝)하는 거죠!전체 옷을 새로 만들 필요 없이 소매 길이나 허리 부분만 수정맞춤 수선은 새 옷을 만드는 것보다 시간과 비용이 적게 들어요기본 디자인은 유지하면서 나에게 딱 맞는 옷으로 변신!왜 필요한가?파인튜닝이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:일반 모델의 한계 극복: 범용 모델은 특정 분야에서 깊이 있는 답변을 제공하기 어려움자원 ..

요약: RAG 시스템의 성능을 결정짓는 중요한 요소인 TopK 파라미터의 최적값 선정에 관한 가이드입니다. 쿼리 복잡성, 문서 특성, 청크 크기에 따른 권장 값과 동적 TopK 방식의 장점을 소개합니다. 적절한 TopK 값 선정으로 검색 정확도와 리소스 효율성을 모두 향상시키는 방법을 알아봅니다.RAG 시스템에서 TopK가 뭔가요? 🤔여러분이 도서관에서 보고서를 작성하는 상황을 상상해보세요.주제에 관련된 책을 몇 권 참고해야 할까요?너무 적게 가져오면 정보가 부족하고, 너무 많이 가져오면 읽는 데 시간이 오래 걸립니다.RAG 시스템의 TopK가 바로 이런 역할을 합니다!검색된 문서(청크) 중 상위 K개를 선택하는 파라미터이 값이 LLM에게 제공되는 정보의 양과 질을 결정결국 생성 품질, 처리 속도, 자..

요약: 지식 그래프를 활용한 그래프 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기존 벡터 기반 검색의 한계를 넘어 엔티티 간의 관계적 지식을 활용하여 생성형 AI의 응답 품질을 향상시키는 첨단 기술입니다. 이 접근법은 (1) 복잡한 관계 기반 지식 표현, (2) 구조적 그래프 검색 방법, (3) 다단계 추론 능력을 결합하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 제공합니다. 최근 연구 동향은 멀티모달 지식 통합, 하이브리드 검색 전략, 그리고 그래프 신경망을 활용한 고급 표현 학습에 초점을 맞추고 있습니다.지식 그래프 기반 RAG란 무엇인가요? 🤔여러분이 거대한 도서관에 있다고 상상해보세요:일반적인 RAG는 도서 제목과 요약만 보고 관련 책을 찾는 방식지식 그래프 기반 RAG..

간단 요약: Camel AI는 LLM 기반 다중 에이전트 프레임워크로, 에이전트 커스터마이징, 데이터 생성, 자동화, 시뮬레이션 등을 지원합니다. 설치는 pip를 통해 간단하게 가능하며, ChatAgent를 사용한 기본 에이전트 구축부터 RAG 시스템 구현, 다중 에이전트 시스템 구성까지 다양한 기능을 제공합니다.Camel AI란 무엇인가요? 🤔여러분이 친구들과 함께 프로젝트를 진행하는 것을 상상해보세요.한 친구는 정보를 찾고다른 친구는 코드를 작성하고또 다른 친구는 그 결과를 분석한다면?Camel AI가 바로 이런 역할을 합니다!Camel AI는 LLM(Large Language Model) 기반의 다중 에이전트 프레임워크로, 자율적이고 소통 가능한 에이전트들을 생성하고 관리할 수 있게 도와줍니다. ..

문제 소개맥(Mac)에서 PostgreSQL을 사용할 때 다음과 같은 오류 메시지를 마주친 적이 있으신가요?connection failed: connection to server at "127.0.0.1", port 5432 failed: FATAL: password authentication failed for user "postgres"올바른 비밀번호를 입력했음에도 불구하고 이러한 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 특히 pgAdmin과 같은 GUI 도구를 사용할 때 자주 발생합니다. 이번 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 단계별로 알아보겠습니다.오류의 원인PostgreSQL 인증 오류가 발생하는 주요 원인은 다음과 같습니다:비밀번호를 잊어버렸거나 초기 설정이 올바르지 않은 경우PostgreSQL..

오늘은 효과적이고 정확도 높은 최신 RAG(Retrieval Augmented Generation) 구현 방법에 대해 알아볼게요!RAG가 뭔가요? 🤔여러분이 도서관에서 책을 찾는 상황을 상상해보세요.질문이 있을 때 관련 책을 찾고(Retrieval)그 책의 내용을 바탕으로(Augmentation)자신만의 답변을 작성하는 것(Generation)RAG는 바로 이런 과정을 AI가 수행하도록 하는 기술입니다!LLM이 자체 지식만으로는 답하기 어려운 질문에외부 데이터를 검색하고 참조해서더 정확하고 최신 정보가 반영된 답변을 생성하는 마법 ✨RAG의 핵심 구성 요소는 무엇인가요? 🧩1. 문서 처리 및 청킹 (Chunking)긴 문서 ↓┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐│청크 1 │ │청크 2..