From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:00.560 --> 00:04.640 |
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이걸 보실 때쯤엔 벡터를 이해하셨길 바라요 |
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자신만의 청크를 만들어 데이터 스토어에 넣고 2D, 3D로 |
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검토한 후 어떤 게 더 좋은지 결정했죠 |
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채도가 뭔지 알겠네요 |
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사용하기 쉽죠 |
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00:18.260 --> 00:20.720 |
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다른 데이터 저장소도 시도해 볼 수 있어요 |
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바이스는 같은 종류의 코드를 사용하는 아주 쉬운 것 중 하나죠 |
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페이스북 인공지능과 비슷한 검색이고 인 메모리 벡터 데이터 저장소인데 난이도가 비슷할 |
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00:32.750 --> 00:34.730 |
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정도로 쉽지 않아요 |
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이미 쓴 것의 한두 줄만 바꾸면 돼요 |
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이것도 하나의 훈련이 될 수 있어요 |
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사무실에서 반복하면 별거 아닌 걸 알게 될 겁니다 OpenAI 엠비딩을 사용한다면 |
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일관된 결과를 얻을 수 있어요 |
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이걸 짚고 넘어가야 할 것 같아요 방금 우리가 경험한 건 긴 사슬 중 가장 좋은 경험이었어요 |
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말 그대로 코드 두 줄로 많은 걸 성취할 수 있었죠 |
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삽입이 OpenAI 삽입과 같다고 한 줄이 있었는데 그건 곧바로 OpenAI |
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01:08.600 --> 01:14.960 |
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API 사용에 액세스 권한을 주어 삽입 벡터를 계산할 수 있게 해줬죠 |
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그리고 한 줄로 채도 데이터베이스를 만들었어요 |
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01:20.360 --> 01:22.490 |
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서류에서 채도점을 썼어요 |
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세 가지를 통과시켰죠 문서예요 우리 경우엔 서류 뭉치였죠 |
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01:28.630 --> 01:35.320 |
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OpenAI 엠버딩스, 데이터베이스 이름은 사용된 디렉터리예요 |
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01:35.320 --> 01:37.480 |
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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 |
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01:37.750 --> 01:41.860 |
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벡터 DB를 선택했지만 어떤 이름이든 put을 수 있어요 |
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01:41.980 --> 01:42.970 |
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그요 |
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01:43.330 --> 01:51.310 |
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우리가 읽은 원래 텍스트에서 각각의 덩어리를 위해 벡터를 만들었다는 걸 강조할 가치가 |
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01:51.310 --> 01:52.090 |
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있어요 |
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01:52.120 --> 01:54.520 |
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문서를 넣을 수도 있었어요 Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it |
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01:54.520 --> 01:58.870 |
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덩어리가 아닌 전체 문서에 대한 벡터를 만들 수도 있었어요 |
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01:58.870 --> 01:59.800 |
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여러분도 해 보세요 |
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01:59.830 --> 02:02.650 |
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get 을 문서로 바꿔치기해 보세요 |
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02:02.680 --> 02:09.310 |
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물론 숫자는 더 적겠지만요 제 추측대로 각 칸이 얼마나 나뉘어 |
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02:09.310 --> 02:11.440 |
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있는지 볼 수 있어요 |
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02:13.000 --> 02:19.330 |
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이제 이걸 하나로 합쳐서 래그 파이프라인을 만들 거예요 |
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우리 헝겊 용액이에요 |
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02:20.500 --> 02:24.340 |
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지금은 모든 콘셉트가 명확히 이해되셨길 바라요 |
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02:24.370 --> 02:29.530 |
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다음엔 랭 체인의 힘을 보죠 코드 몇 줄로 전체 솔루션을 |
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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 |
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저희에겐 큰 이정표예요 |
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다음 세션에서 래그가 완성될 거예요
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