voice of dog

🔧 문제 인식출력은 단순 텍스트로 되어 있어 백엔드에서 활용하기 어려움이를 직렬화(serialize) 하여 **프론트엔드 또는 다른 시스템과의 통신에 적합한 구조화된 데이터(JSON 등)**로 바꾸는 작업이 필요함🧩 해결 방법 – LangChain의 PydanticOutputParserLangChain의 Output Parser를 사용해 LLM의 텍스트 출력을 구조화된 데이터로 변환PydanticOutputParser는 LLM의 텍스트를 Pydantic 객체로 파싱함✅ 구현 요약Summary 클래스 정의 (Pydantic 사용)summary: str (요약)facts: List[str] (흥미로운 사실 목록)PydanticOutputParser 생성 summary_parser = PydanticOu..

파일 구성project-root/ ├── third_parties/ │ └── linkedin.py # LinkedIn 스크래핑 로직 ├── program.py # 메인 애플리케이션 로직 ├── .env # API 키 저장 └── ... # 기타 LangChain 설정 등 .envPROXYCURL_API_KEY=your_api_key_here linkedin 스크래핑import os import requests from dotenv import load_dotenv load_dotenv() def scrape_linkedin_profile(linkedin_profile_url: str, mock: ..

1. 오픈소스 모델의 개요Llama 3, Mistral 등 오픈소스 LLM은 최근 품질이 많이 향상됨많은 작업에서 GPT-3.5 수준까지 가능✅ 요약, 엔티티 추출 등에는 효과적❌ 복잡한 추론(ex: 에이전트)에는 부족할 수 있음장점: 무료, 로컬 실행, 프라이버시 보호단점: 성능 편차 있음, 배포와 유지보수 필요2. 실행 환경 준비Ollama 설치 (macOS/Windows/Linux 지원)LLM을 로컬에서 실행하기 위한 플랫폼ollama run llama3 → 모델 다운로드 및 CLI로 실행ollama pull mistral → Mistral 모델 다운로드🔹 3. LangChain과 오픈소스 모델 연동LangChain용 Ollama 드라이버 설치 pip install langchain-ollama ..

프롬프트와 PromptTemplate프롬프트: LLM에게 주는 입력 텍스트PromptTemplate:프롬프트를 템플릿으로 정의하고 변수화할 수 있는 클래스변수에 따라 다양한 입력 생성 가능summary_template = "이 사람에 대한 정보를 바탕으로 요약과 흥미로운 사실을 작성해주세요: {information}" PromptTemplate(input_variables=["information"], template=summary_template) information = """A member of the wealthy South African Musk family, """summary_template = """ given the information {information} about a pe..

📚 LangChain 프로젝트 설정 강의 요약 (이든쌤)✅ 1. 강의 목적LangChain을 활용한 AI 애플리케이션 개발을 위해 프로젝트 환경을 통일하고,보일러플레이트 코드, 실행 환경, 디버깅 설정 등을 정리하는 과정🧰 2. 주요 설정 단계① Git 저장소 복제브랜치: 1-start-here명령어 예시:bash복사편집git clone -b 1-start-here [저장소 URL] ② IDE 설정 (주로 PyCharm)Python Interpreter → Pipenv 환경 선택Pipenv로 가상 환경 생성 및 패키지 관리실행 환경 설정 (Edit Configurations → Runner 추가)③ LangChain 패키지 설치bash복사편집pip install langchain langchain-o..

송신기와 수신기는 미리 바인딩 한다. →   Model match on →   Enable Rx WiFi →   Elrs_rx.local →   Model에서 Enable Model Match, model id 설정 →   Save →    송신기에서 model →   Receiver id설정 위의 방법으로 잘 안된다.송신기에서 모델을 정하고 receiver id를 결정하고 model match on이제 기체 연결 1분 후  옵션 메뉴에서 save하면 리부팅된다.이때 주의할 점은 모델에서도 save를 클릭해둬야 한다.