전체 글 (55) 썸네일형 리스트형 gpt_tool calling prompt 팩트 기반 검증 X -> 추후 local agent 개발 시 활용 예정 web## Namespace: web### Target channel: analysis### DescriptionUse this `web` tool to access information on the web.---Web information from this tool helps you produce accurate, up-to-date, comprehensive, and trustworthy responses.Use the `web` tool when the user is requesting factual, accurate, recent, time-sensitive, verifiable, and trustworthy informati.. From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization 논문리뷰 [ Abstract ]RAG는 안본 데이터에 대해서 답변 수행, 그러나 전체 맥락 파악 질문에 대한 답변 불가 기존의 전체 맥락 답변의 장점과 RAG 방식의 장점을 결합한 GraphRAG 제안 Graph RAG의 graph index 구성 2-step전체 문서에서 Entity Knowledge Graph 생성(using LLM)연관 Entites에서 community요약 생성 → 각 요약 종합하여 최종 응답 생성global sensemaking question에서 좋은 성능 달성[ Introduction ]LLM context size 제한 있어 RAG 방법론 사용 → but 전체 맥락 답변 불가 GrahpRAGknowledge graph 생성 (node: entity, edges: entites rel.. REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training 논문리뷰 [ Abstract ] REALM은 LM(language model) pretrain 과정에 retriever를 결합해, 모델이 Wikipedia 같은 대규모 말뭉치에서 직접 문서를 검색·활용할 수 있도록 설계되었습니다.이를 통해 지식을 파라미터에만 저장하던 기존 한계를 극복하고, Open-domain QA에서 기존 모델 대비 4~16% 정확도 향상 [ Introduction ] REALM은 pre-train 단계부터 retrieval을 통합해, 언어 모델이 외부 지식을 검색·활용하며 학습하도록 설계된 최초의 프레임워크로, Open-QA에서 성능과 해석 가능성을 동시에 개선했습니다. 특히 지식을 파라미터에만 의존하지 않고 필요할 때 검색해 쓰는 구조 덕분에, 모델의 지식 확장성과 업데이트 용이성이 크게.. Retrieval-Augmented Generation with Graphs(GraphRAG) 논문 리뷰 📝 AbstractRAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식을 검색해 모델의 답변 능력을 강화하는 대표적인 기법입니다. 하지만 기존 RAG는 임베딩 공간 기반 검색에 주로 의존하기 때문에, 관계적 지식을 포착하는 데 한계가 있었습니다.이에 반해, GraphRAG는 노드와 엣지로 구성된 그래프 구조를 활용합니다. 그래프는 단순 문서 검색으로는 얻기 힘든 복잡한 관계 정보를 담을 수 있기 때문에, 최근 연구와 산업 현장에서 주목받고 있습니다.🚀 IntroductionRAG가 이미 다양한 응용에서 성공을 거둔 가운데, 그래프(Graph)의 보편적 활용성을 고려한 새로운 접근이 등장했습니다. 바로 GraphRAG, 즉 RAG와 그래프 구조 데이터를 통합하는 방법론입니다.기존.. RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG 논문리뷰 [ Abstract ] 최근 LLM을 활용하는 프로젝트에서 새로운 정보를 넣는 방법은 일반적으로 RAG, fine-tuning 두가지 방식으로 진행 하지만 어떤 방법이 최적인지는 논의가 되는 상황논문에서 RAGT(Retrieval Agumented Fine Tuning) 학습 방식 제안, 질문과 검색문서들이 주어졌을 때 답변에 도움이 되지 않는 방해 문서(discractor documents)는 무시하고 정확한 구절을 인용해 답변하도록 모델 학습. 또한 답변을 생성할 때 CoT스타일을 사용해 추론 능력을 강화. 결과로 다양한 도메인 특화 RAG 벤치마크세어 일관되게 성능 향상 [ Introduction ] LLM을 특수 도메인에 적용시키는 방법으로 RAG 기반 In-context learning과 sup.. Cursor에서 SSH를 통해 원격 서버 Docker 컨테이너에 접속하는 방법 VS Code만 사용하던 저는 최근에 Cursor로 개발 환경을 옮겨보기로 했습니다.Cursor는 기본적으로 VS Code를 기반으로 만들어졌기 때문에, 기존에 사용하던 기능 대부분을 그대로 쓸 수 있습니다. 특히 SSH 원격 접속과 Docker 컨테이너 접속 기능도 동일하게 제공되기 때문에, 별도의 복잡한 설정 없이도 쉽게 이전할 수 있죠. 이번 글에서는 Cursor에서 SSH로 원격 서버에 접속한 뒤, Docker 컨테이너까지 접근하는 방법을 소개하겠습니다. 1. 접속 후 맥북 기준으로 cmd + shift + p 이후 ssh 검색 2. ssh 접속 정보 입력vscode와 조금 다르게 (터미널과 같이) -p port_number로 접속 {접속이 완료되었으면 사용중인 docker container .. 자주 쓰는 Docker 명령어 4가지 간단 정리 📚 자주 쓰는 Docker 명령어 4가지 요약 명령어 설명 주요 상황 docker-compose up --build 변경된 내용을 반영해 이미지 재빌드 후 컨테이너 실행 코드 또는 패키지 변경 시 docker-compose down --remove-orphans 컨테이너 정리 + 남아 있는 불필요 서비스까지 정리 서비스 이름이 바뀌거나 컨테이너가 꼬였을 때 docker-compose build --no-cache 캐시 없이 완전히 새 이미지로 빌드 환경변수나 의존성이 캐시될 때 docker image prune 사용하지 않는 이미지 삭제 디스크 용량 확보가 필요할 때 Docker에서 코드 변경이 반영되지 않을 때?🐳 — 이미지 캐시의 함정 개발 중 app.py 같은 코드를 수정했는데,docker-compose up을 다시 실행해도 변경 사항이 반영되지 않는 경험, 해보셨나요?이 문제는 흔히 컨테이너 캐시라고 오해하지만, 실제 원인은 Docker 이미지 캐시입니다.📌 원인: COPY로 인해 이미지에 코드가 고정됨보통 Dockerfile에 다음과 같은 구문이 있습니다:dockerfileCOPY . /app 이 코드는 현재 디렉토리의 모든 파일을 이미지 빌드 시점에 /app에 복사합니다.즉, 이 시점의 코드 상태가 이미지 안에 고정됩니다.그 후 docker-compose up만 실행하면,이미지 재빌드 없이 이전에 만든 이미지가 그대로 실행되므로코드를 고쳐도 반영되지 않는 거죠.✅ 해결 방법 1: 이미지 강제 재빌드수정한 코드가 반영되도록 하려.. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
