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WEBVTT
00:00.560 --> 00:04.640
이걸 보실 때쯤엔 벡터를 이해하셨길 바라요
00:04.640 --> 00:10.370
자신만의 청크를 만들어 데이터 스토어에 넣고 2D, 3D로
00:10.370 --> 00:14.300
검토한 후 어떤 게 더 좋은지 결정했죠
00:14.780 --> 00:17.090
채도가 뭔지 알겠네요
00:17.120 --> 00:18.260
사용하기 쉽죠
00:18.260 --> 00:20.720
다른 데이터 저장소도 시도해 볼 수 있어요
00:20.750 --> 00:25.010
바이스는 같은 종류의 코드를 사용하는 아주 쉬운 것 중 하나죠
00:25.040 --> 00:32.750
페이스북 인공지능과 비슷한 검색이고 인 메모리 벡터 데이터 저장소인데 난이도가 비슷할
00:32.750 --> 00:34.730
정도로 쉽지 않아요
00:34.760 --> 00:38.270
이미 쓴 것의 한두 줄만 바꾸면 돼요
00:38.270 --> 00:40.070
이것도 하나의 훈련이 될 수 있어요
00:40.100 --> 00:46.970
사무실에서 반복하면 별거 아닌 걸 알게 될 겁니다 OpenAI 엠비딩을 사용한다면
00:46.970 --> 00:49.610
일관된 결과를 얻을 수 있어요
00:50.420 --> 00:58.520
이걸 짚고 넘어가야 할 것 같아요 방금 우리가 경험한 건 긴 사슬 중 가장 좋은 경험이었어요
00:58.520 --> 01:03.050
말 그대로 코드 두 줄로 많은 걸 성취할 수 있었죠
01:03.050 --> 01:08.600
삽입이 OpenAI 삽입과 같다고 한 줄이 있었는데 그건 곧바로 OpenAI
01:08.600 --> 01:14.960
API 사용에 액세스 권한을 주어 삽입 벡터를 계산할 수 있게 해줬죠
01:15.260 --> 01:20.360
그리고 한 줄로 채도 데이터베이스를 만들었어요
01:20.360 --> 01:22.490
서류에서 채도점을 썼어요
01:22.490 --> 01:28.180
세 가지를 통과시켰죠 문서예요 우리 경우엔 서류 뭉치였죠
01:28.630 --> 01:35.320
OpenAI 엠버딩스, 데이터베이스 이름은 사용된 디렉터리예요
01:35.320 --> 01:37.480
어떤 이름이라도 넣을 수 있었어요 Put it up Put up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it Put it up Put it
01:37.750 --> 01:41.860
벡터 DB를 선택했지만 어떤 이름이든 put을 수 있어요
01:41.980 --> 01:42.970
그요
01:43.330 --> 01:51.310
우리가 읽은 원래 텍스트에서 각각의 덩어리를 위해 벡터를 만들었다는 걸 강조할 가치가
01:51.310 --> 01:52.090
있어요
01:52.120 --> 01:54.520
문서를 넣을 수도 있었어요 Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it
01:54.520 --> 01:58.870
덩어리가 아닌 전체 문서에 대한 벡터를 만들 수도 있었어요
01:58.870 --> 01:59.800
여러분도 해 보세요
01:59.830 --> 02:02.650
get 을 문서로 바꿔치기해 보세요
02:02.680 --> 02:09.310
물론 숫자는 더 적겠지만요 제 추측대로 각 칸이 얼마나 나뉘어
02:09.310 --> 02:11.440
있는지 볼 수 있어요
02:13.000 --> 02:19.330
이제 이걸 하나로 합쳐서 래그 파이프라인을 만들 거예요
02:19.360 --> 02:20.500
우리 헝겊 용액이에요
02:20.500 --> 02:24.340
지금은 모든 콘셉트가 명확히 이해되셨길 바라요
02:24.370 --> 02:29.530
다음엔 랭 체인의 힘을 보죠 코드 몇 줄로 전체 솔루션을
02:29.530 --> 02:36.640
엮을 수 있습니다 대화 체인과 메모리를 포함해서요 랭 체인이 아주 잘
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다루는 거죠
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질의응답 시간을 가질 수 있을 겁니다 이 공간에 대한 전문가의 지식을 보여줄 수 있죠
02:44.410 --> 02:47.470
저희에겐 큰 이정표예요
02:47.470 --> 02:50.830
다음 세션에서 래그가 완성될 거예요