프로페서 H의 메디톡

📘 RAG에서 문서 청크와 KV 캐시, 벡터 임베딩은 어떻게 다를까?

Retrieval-Augmented Generation 시스템을 좀 아는 분들을 위한 개념 정리 Q&A❓ Q1. 문서 청크별 Key-Value (KV) 캐시란 무엇인가요?RAG 시스템에서 "문서 청크별 KV 캐시"가 어떤 개념인지 비전문가가 이해할 수 있게 설명해 주세요.✅ A1.문서 청크별 Key-Value 캐시는, 문서를 미리 잘게 나눈 후 각 조각(청크)에 대해 **언어 모델이 내부적으로 처리할 정보(Attention 계산용 Key, Value 행렬)**를 미리 계산해 저장해 두는 방식입니다.기존 RAG 시스템은 사용자가 질문을 던질 때마다 관련 문서를 검색하고, 그때마다 문서를 LLM에 넣어 일일이 계산을 해야 해서 시간이 오래 걸립니다. 반면 KV 캐시는 미리 계산해둔 결과를 즉시 불러와 사용하..

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

Shiny for Python은 최근 많이 주목받고 있고, 특히 복잡한 인터랙티브 UI 구성에 강점이 있어서 LLM 기반 에이전트 인터페이스에도 적합할 수 있어요.하지만 비교는 단순하지 않아요. 그래서 아래와 같이 LLM 기반 앱 개발 관점에서 Streamlit과 Shiny for Python을 정면 비교해드릴게요.🤖 비교 기준: "LLM 기반 에이전트를 구축할 때 어떤 프레임워크가 더 좋은가?" 항목StreamlitShiny for Python✅ LLM API 연동매우 쉬움 (requests, openai, langchain, llama-index 등 생태계 풍부)가능하지만 직접 처리 위주✅ 상태 관리st.session_state로 직관적이고 간단reactive.Var, reactive.Value 등..

🔎 구글의 데이터 과학 에이전트, 직접 써보면 어떨까? 최근 구글이 출시한 '데이터 사이언스 에이전트 Data Science Agent in Colab with Gemini'가 등장하면서, 비전문가도 몇 번의 클릭과 대화만으로 데이터를 분석할 수 있는 환경이 마련되었습니다. 마치 우리가 스마트폰을 사용하면서 앱을 개발할 필요가 없듯이, 데이터 분석도 적절한 도구만 있다면 누구나 할 수 있게 되었습니다. 실제로, 구글의 데이터 과학 에이전트는 Data Agent Benchmark'에서 4위를 기록하며, GPT 4.0, Deepseek, Claude 3.5 Haiku 등의 모델을 기반으로 한 데이터 분석 에이전트보다 우수한 성능을 보였다고 합니다. 이는 비전문가도 AI를 활용해 수준 높은 분석을 수행할 수..

🧠 AI 언어 모델 ‘Claude’의 머릿속 들여다보기― 단어 하나가 아닌, 생각 전체를 계획하는 AI의 비밀 ―안녕하세요, 이번에는 최신 인공지능(AI) 기술 중에서도 사람처럼 말하고, 대답하고, 심지어 시(詩)까지 쓰는 언어 모델 ‘Claude’의 놀라운 작동 방식에 대해 알아보려 합니다. AI가 그저 데이터로 훈련된 기계일 거라 생각하셨다면, 오늘 소개해드릴 내용이 꽤 놀라울겁니다 요약 참고 자료: https://www.anthropic.com/news/tracing-thoughts-language-modelhttps://youtu.be/4xAiviw1X8M?si=qKR7ktAiCTJFeXIQ 1️⃣ 언어를 넘어선 ‘공통된 생각의 언어’Claude는 한국어, 영어, 프랑스어 등 여러 언어로 질문을..

보호되어 있는 글입니다.