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북 | 노력 중독
http://aladin.kr/p/qbS8e 노력중독독일 아마존 인문 분야 베스트셀러. 우리의 지식은 나날이 증가하고, 따라서 인류는 과거보다 월등히 진화한 것처럼 보인다. 그런데 정말로 그럴까? 정말로 우리는 더 현명해지고 있는 것일까? www.aladin.co.kr 자신의 변화를 유머러스하게 바라보고 현재를 즐겨야 한다. 그저 그것을 직시하고 받아들이는 것이 더 의미 있고 나를 더 자유롭게 만드는 길이다. 선택이 무엇이건, 를 중 더 나은 선택할 수도 있지만 더 잘못된 것 일 수도 있다. 당신이 선택한 것이 무엇이건, 당신의 자아는 그로인해 변화되었다. 우리의 정체성은 한편으로는 내 속에 내재된 다른 부분에서 비롯 되지만 또 한편으로는 다른 사람의 영향과 외부의 환경, 살면서 우리가 내린 결정에 의해..
2024.10.23
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지적 재산과 콘텐츠 수익 모델에 대한 소고(feat. AI를 활용한 자동생성)
매우 지극히 개인적으로 (A) 지적재산은 특히 특허를 비롯해 블로그와 같은 콘탠츠는 공유경제 비즈니스는 특히 셰어카, 중고거래는 - 무료여야 한다고 생각한다. (B) 도로 대중교통이 그렇듯이 인터넷의 접근성이 그렇듯이 이들에 대한 접근성 개선은 단순히 생산성을 넘어 - 혁신적인 결과를 창출할 수 있었던 것으로 보고 있다. 지적재산을 비롯해 위 (A) 항목들은 사실 지혜에 해당하는 부분이다. (B) 항목은 기하급수적 파급효과, 즉 공유와 대중화를 형성하는 부분이다. - 이는 가능 늦게 도래한 사피엔스가 다른 인류를 뛰어넘을 수 있었던 부분이기도 하다. 성경 말씀이나 붓다의 가르침을 비롯해 고대 그리스 도시국가(폴리스)에서 자유 시민들이 자유롭게 토론을 벌이던 아고라와 중국 한나라 시대 서역의 개방과 그 중..
2024.10.09
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AI 협업 프로그래밍 사례 공유( Claude-3.5-Sonnet-200k, o1-mini)
- 배경 -1. 놀면뭐해 1) 시니어 백수가 놀면 뭐해. 한여름 무더위에 일하고 계시는 부모님 일손을 돕고자 고향으로 복귀. 2. 빛좋은 개살구-같은 IT 경력 1) 그래도 명색이.. IT 업계에서 블록체인이다- 인공지능이다- 하며 10년 넘게 밥먹고 살았는데.. - 현타 01 : 정작 고향의 우리 가족이 하는 일의 상황은 2G 시절과 크게 다르지 않음을 보며 현타가 왔다. - 현타 02 : 현타01에서의 갭을 목격하고 나서도, ' 난 기획자인데.. 정작 나 혼자서 뭘 할 수 있나' 게 없어 보였다. 2) 그럼에도 불구하고.. - 생활 코딩이라는 아마추어 경력을 바탕으로.. 그 흔한 인공지능과 함께 뭐라도 해보자- 하는 생각을 하게 되었다. - 개요 - 1. 문제 인식 1) 동일 상품의 가격이 매입처와 ..
2024.10.09
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퇴사의 필요충분조건
개인적으로 회사의 규모나 비전으로 퇴사하지는 않는다. 급여가 3개월 이상 연체되어도 퇴사하지 않았다. 회사의 규모, 복지 비전은 회사가 제시하는 것이 아니라 조직 구성원이 함께 만들어가야하는 서로의 역할이라 생각한다. 다만 조직문화 흔히 말하는 사람의 문제는 그렇지 못하다. 물론 혹자는, 아니 대다수 경력- 관리자들은 사람 때문에 이직하는건 여러가지로 나쁜 태도라고 한다. 물론 전지적작가 시점에서 어느정도 이해는 하지만 1-3인칭 시점에서는 전적으로 납득할 수 있는 내용은 아님을 먼저 밝힌다. 개개인의 태도에서 비롯하게되는 조직문화는 냄새와 같다. 인내할 수록 깊게 베이고 원인 요소가 사라졌다고 냄새가 빠지는 것 또한 아니기 때문에 결단이 필요하다. 물론 모든 냄새가 나쁜 건 아니다. 그리고 조직마다 인..
2024.10.08
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임기응변, 그 지독한 능력자들이에 대한 소회
임기응변이 강한 자들은 문제에 봉착했을때 순간적으로 기가 막힌 아이디어를 통해꽉 막힌 대화를 승리로 이끈다.물론 대화의 승리가 매번 일의 성공을 의미하는 것은 아니다. 그리고 충분히 그럴 수 있다. 그래도 어쨌든 성과는 있다.하지만 그럼에도 불구하고 그들을 되도록 멀리하고자 하는 까닭은대화의 승리에 대흔 경험(또는 능력)은결국 습관적 임기응변(능력)을 야기하고 대화의 승리의 집착할 수 밖에 없게 만들고일에 성패는 아랑곳하지 않는 능력자의 태도는 결국 조직에 있어 가늠할 수 없는 리스크로 전락하기 때문이다 결과적으로 개인은 단기 성과를 취하게되고 조직은 고스란히 예상밖의 부채를 떠안게 된다.
2024.10.03
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북 | 지능의 본질과 구현 (feat. 에이전틱)
지능의 본질과 구현이라는 책을 도서관에서 우연히 발견했다. 이 책을 통해, 그간의 도구들이 기억, 인덱스 또는 연산, 처리와 같은 단위 기능적 성격을 띈 발전이었다면 지금 그리고 앞으로의 인공지능은 테스크(과제 또는 요구사항) 또는 역할에 대한 부분으로 조금 더 에이전틱(객체 또는 인스턴스) 하게 변화하고 있는 건 아닌지에 대한 생각을 해보았다. 이런 생각의 배경이 되는 글의 일부를 블로그에 남겨본다. 우리는 기억이 중요한 것은 알고 있지만, 그에 대해서는 잘 알고 있지 못하다. 컴퓨터 공학에서는 폰 노이만 이래로 무언가를 저장하는 매체로서의 메모리memory 들은 그 물리적 성능을 꾸준히 향상시켜 왔고, 지금에 이르러서는 단순한 '저장장치'로서 죽간, 점토, 비단, 종이, 책 등의 전통적인 저장 ..
2024.09.06
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블록 체인과 AI 그리고 인간의 역할에 대한 소고
최근 급변하는 AI 서비스와 다양한 에이전트로의 파생되는 경향을 바라보며 느끼게 된 일부 생각을 정리해 본다.기술이 이렇게 발전하면서 인공지능이 단순한 도구를 넘어 하나의 인격체로 진화할 가능성에 대해 생각하게 되었다. 특히, 이러한 인공지능들이 스스로 갈등을 조율하고 협력할 수 있는 메커니즘이 필요하지 않을까 하는 생각이 들었다. 이 과정에서 떠오른 것이 바로 블록체인의 스마트 계약 개념이었다. 먼저 생각의 배경은 이렇다. 인간이 인간들 간의 갈등과 협력을 위해 인간들 스스로 합의하는 과정을 통해 제도라는 합의의 통제과정을 만들어 조율하듯, 인공 지능 또한 (미래에) 다양한 인공 지능 간의 갈등과 협력을 위해 스스로 합의할 수 있는 무언가가 필요하지 않을까 하는 생각을 하게 되었다. 그러던 중 문득, ..
2024.09.06
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도서관의 의미
나는 도서관을 좋아한다.집을 알아볼때 중요하게 생각하는 조건이 몇가지 있는데 그 중 하나가 도서관을 도보로 갈 수 있는가, 만약 자차를 이용한다면 주차가 원할한가이다. 그리고 주말이면 여러 다른 지역의 도서관들을 찾아가서 '그 곳에서의 시간'을 보내고 오는 취미가 있다. 그러던 어느날 한 책을 발견했는데, ( 아쉽게도 미처 책의 이름은 메모해두지 않았다 ㅜ )너무 와닿는 구절이 있어- 사진첩에 보관했던 사진 한 장과 글귀를 남겨본다. 세상에 만들어진 대부분 공간은 이용자를 차별한다.부유한 사람은 좋은 집에 살고, 고급 호텔을 애용하며, 비싼 레스토랑에 드나든다.타고 다니는 자동차도, 비행기 좌석도 다르다.백화점과 수퍼마켓, 심지어 병원에서조차 빈부에 따라 방문객이 구분된다.하지만 모든 사람이 평등하게..
2024.09.03
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개똥 인사이트 | 인간과 AI의 구조적 유사성
인간과 AI의 공통점 중 하나는 경험(학습)없이 상상(생성)이 불가는 하다는 점이다. 그리고 할루에이션 또한 그 범주(경험) 안에서 동작한다는 점이다.
2024.08.22
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LangGraph - 1. 개요
*지극히 주관적 개요: Devika, Crew AI, phidata를 사용하면서 또는 사용할수록 강하게 느껴지는 점이 하나 있다면 지금 중요한 것은 ’ 프롬프트나 RAG가 아니라 얼마나 Agentic 한 LLM 애플리케이션을 얼마나 Locally 하게 구성할 수 있는가 ‘라고 생각한다. 물론 이때 구성의 주체는 operater가 아니라 End-User이다. 예컨대 종종 우리는 이런 말을 하곤 한다.몸이 열개라도 모자라..딱 -이럴때 쓸 수 있는 애플리케이션을 말하는 것이다.*물론, 프롬프트나 RAG가 중요하지 않다는 것이 아니다. 다만 이렇게 급속히 그것도 규모의 경제로 바뀌는 상황에서 과연 내가 또는 우리 조직이 이 시장에서 살아남기 위해 집중해야 할 또는 집중할 수 있는 부분이 무엇인가에 대한 부분을..
2024.05.09
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LangChain | 한국어 llm 모델, LangServe, local ollama, NGROK 배포
llm 관련 다양한 프레임워크들이 있는데 대부분이 OpenAI API 에 의존하고 있다. 되도록 이를 피하는 예제를 위주로 실습 중인데 테디노트에서 관심있는 주요 항목들에 대한 실습 영상을 올려주셔서 관련 진행 내용을 포스팅해본다무료로 한국어🇰🇷 파인튜닝 모델 받아서 나만의 로컬 LLM 호스팅 하기(LangServe) + RAG 까지!! (학습 콘텐츠 출처: 테디노트)( 참고로 llm을 로컬 컴퓨터에 다운로드해서 손쉽게 쓸 수 있도록 도와주는 툴은 대표적인 방법은 크게 ollama, AnythingLLM, Lm studio 세가지 정도가 있는데 테디노트의 이번 예제는 올라마 ollama를 활용하고 있다. ) 실습 과정1. HuggingFace-Hub에서 한국어🇰🇷 파인튜닝 모델 받기1) 실습..
2024.04.26
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LLM | Five Levels of Chunking( 스압 주의!)
Agentic 컨셉 시리즈 👉 Agentic Chunking LangChain RAG - AI 소프트웨어 엔지니어 DEVIKA - AI 에이전트를 오케스트레이션 프레임워크 CrewAI 먼저..RAG에 대한 기본적인 내용은 이전에 포스팅을 참고하면 좋을 것 같다. LLM | Langchain - 02 유형/단계별 RAG 실습실습 링크는 코랩 입니다. 기본 대화 준비, API KEY 발급가입, 키발급실습, GPT와 대화하기OpenAI - DocumentsLangchain - Langchain(LLM)_실습GPT 3, 3.5 비교매개변수 조절temperature : 0일관적 답변, 2매번 다른normalstory.tistory.com 1. 개요 Chunking Chunking은 고품질의..
2024.05.01
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LLM | ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기
LLM | ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 👉 ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 Ollama RAG에 앞서 참고로 RAG라는 보편적 개념과 관련 API를 제공하는 프레임워크가 랭체인 LangChain인 만큼 관련 기본적인 내용과 실습을 선행하는 것을 추천하고 관련 내용은 이전에 포스팅해둔 것이 있어서 먼저 걸어두고 시작한다..
2024.02.25
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LLM | ollama 1부 - 로컬 터미널에서 실행하기 + 버전 업데이트하기
👉 ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS & ollama version update - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 ollama local terminal on linux(wsl 2) in windows 11 1. 윈도우 하위 시스템(wsl 2)으로 리눅스(우분투) 설치 1) 윈도우 검색에서 [windows 기능 켜기 끄기] 실행 2) 옵션 설정 3) 재부팅 4) 윈도우..
2024.02.20
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LLM | ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기
- ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS 👉 ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 : - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 ollama local browser 1. 도커 이미지로 실행하기( Mac terminal 환경, = 윈도우 cmd와 거의 동일) 1) 도커에 가입한 후 로그인한다 2) 내 컴퓨터 OS 종류에 맞게 도커를 설치한다 Install Docker Engine Learn how to choose the..
2024.02.25
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Pandas AI | 판다스AI with LLM Agent, OpenAI, MySQL
파이썬의 데이터 분석 라이브러리로 "관계형" 또는 "레이블이 지정된" 데이터 작업을 쉽게 할 수 있도록 설계된 빠르고 유연하며 표현력이 풍부한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지다. 데이터 분석을 위한 도구로 넘파이와 함께.. 완전 전문가가 아니라면 어쩌면 넘파이보다 더 자주 만나게 되는 패키지이다. 그 패키지를 기반으로 LLM을 적용한, 데이터 분석을 위한 오픈 소스 AI 에이전트가 pandas-ai이다.1. Pandas AI | 판다스AI와 로컬 LLM와의 만남(feat.ollama)👉 2. Pandas AI | 판다스AI with Agent, OpenAI, MySQL 지난번엔 로컬 LLM을 통해 데이터프레임을 스마트데이터프레임으로 구성하여 이것 저것 해봤다면 이번엔 순수? LLM Agen..
2024.06.19
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LLM | ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기
- ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui 👉 ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 : url로 친구과 함께 사용하기 - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 ollama browser - online, url 접속 1. ngrok 가입한 후 로그인 하기 1) ngrok 란? ngrok | Unified Application Delivery Platform for Developers ngrok is a secure uni..
2024.03.08
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LangGraph - 실습 1. Agent Executor
LangGraph - 에이전트 유형별 실습intro👉 Agent ExecutorChat Executor Agent Supervisor Hierarchical Agent Teams Multi-agent Collaboration [터미널] 환경 변수 및 깃헙 설정 root 폴더에 환경변수 파일과 깃푸시 배재 파일을 생성한다. .env 작성 .gitignore 작성 [터미널] 가상환경 설정 및 실행(옵션)가상 환경을 설정하고 실행한다( LangGraph_Agents는 개인적으로 작성한 임의의 이름)설정 : python -m venv LangGraph_Agents 실행(mac) : source LangGraph_Agents/bin/activate 시작에 앞서 전체적인 구조를 살펴보자 Agent Exe..
2024.05.13