Gemini API로 구현하는 LangChain Rag 파이프라인: PDF 학습 - 미완성의신
unfinishedgod.netlify.app
google gemini api를 사용해서 langchain의 RAG
지난번에 랭체인 글을 작성했었을때는 열심히 따라해보느라, 가장 기본적인 예제인 openai의 api키를 사용해 봤었다.
이는 사용한 만큼 금액을 지불해야하는 불편함이 있는데, 1분에 60회 무료인 gemini api키를 사용한 글을 이번에 적어본다.
앞으로는 더 나아가서 HuggingFace의 오픈소스 LLM을 파인튜닝 및 RAG를 사용하여 특정 도메인에 필요한 자체 챗봇을 만드는것이 목표
https://unfinishedgod.netlify.app/2024/03/27/gemini-api-langchain-rag-pdf/
더 많은 콘텐츠를 보고 싶다면?
이미 회원이신가요?
2024년 3월 27일 오후 5:13
댓글 0
함께 읽은 게시물
IT 회사의 업무에서, 지금까지는 디자이너와 특히 개발자가 병목이었는데, 대 AI 시대에는 기획자가 병목이 될 수도 있겠다. 조금이라도 규모가 있는 기업에서의 가장 큰 병목은 보통 의사결정자라는 것을 생각해보면 그렇다.
즉, 실무보다 의사결정을 AI에게 맡기는 것이 병목을 해소할 수 있는 가장 확실한 방법이며, 그러므로 부장님과 사장님을 AI로 대체하는 것이야말로 인류의 번영을 위한 가장 빠른 지름길이다. (아님. 아니 맞나?!)
AI(LLM) 애플리케이션의 발전 속도가 AI 지능(능력)의 발전 속도를 따라가지 못하고 있는 상태가 되었다. 즉, 이제 AI가 부족한 것이 문제가 아니라, AI의 능력을 100% 활용하지 못하고 있는 것이 문제인 상태가 되었다는 이야기.
< 애플을 구한 건 스티브 잡스의 '두 번째 버전'이었다 >
1. 20대의 스티브 잡스가 했던 행동과 50대에 그가 보여주었던 효율적인 리더십을 혼동하면 안 된다.
데이터 분석가의 뇌구조가 궁금하다면?
안
... 더 보기-
-
-
