2025 AI의 기술 트렌드??

rag은 llm모델의 ai의 자체적인 데이터 + 검색(구글링)을 통하여 데이터를 양질로 만들어줌

rag , mcp , 바이브 코딩



파이토치은 머신 러닝 라이브러리로, 주로 딥 러닝 모델을 개발하고 훈련하는 데 사용
주로 언어 모델과 외부 데이터 소스를 연결하여, 질문에 대한 답변을 생성하는 데 중점을 둡니다.

랭체인을 활용하면 RAG 시스템을 보다 쉽게 구현

랭그래프는 랭체인의 기능을 확장하여 복잡한 에이전트 시스템을 구축하는데 중점을 둠
다양한 에이전트 간의 상호작용을 통해 복잡한 문제를 해결하고, 더 높은 수준의 자동화를 가능하게 합니다.

랭체인과 랭그래프 프레임워크는 상호 보완적인 관계임

ai에서 Temperature는 생성된 텍스트의 다양성과 창의성을 조절하는 하이퍼파라미터 주로 확률 분포를 조정하는데 사용
낮은 Temperature (예: 0.1): 모델이 가장 높은 확률을 가진 단어를 선택하도록 유도합니다. 이 경우 생성된 텍스트는 더 일관되고 예측 가능하지만, 창의성이 떨어질 수 있습니다. 즉, 반복적이고 단조로운 결과가 나올 가능성이 높습니다.
높은 Temperature (예: 1.0 이상): 모델이 더 다양한 단어를 선택할 수 있도록 하여, 생성된 텍스트가 더 창의적이고 예측 불가능하게 됩니다. 그러나 이 경우 결과가 비논리적이거나 일관성이 떨어질 수 있습니다.

템퍼러쳐를 낮추면 최적의 값(1개)가 나오고 높이면 다양한값(1개이상)이 나온다

 

 

주피터 노트북

코랩
아나콘다