📝 개요이 글에서는 제품 설명 텍스트만을 입력받아가격을 예측하는 Fine-tuned GPT-4o-mini 모델을 구축하는 과정을 다룹니다.데이터 준비부터 모델 파인튜닝,완성된 모델 테스트까지 전 과정을 코드와 함께 실습하며,Weights & Biases를 이용한 학습 모니터링과 모델 성능 평가 방법도 소개합니다.주요 목표:제품 설명을 기반으로 가격을 추론하는 맞춤형 GPT 모델 만들기OpenAI Fine-tuning API 실습학습 진행 상황을 Weights & Biases로 실시간 추적Fine-tuned 모델을 활용해 테스트 및 성능 평가하기💵 문자열에서 가격 숫자만 추출하는 유틸리티 함수 (Utility Function to Extract Price)모델이 응답한 문자열에서 가격 숫자만 뽑아내는 ..
📝 개요이 글에서는 제품 설명 텍스트만을 입력받아가격을 예측하는 Fine-tuned GPT-4o-mini 모델을 구축하는 과정을 다룹니다.데이터 준비부터 모델 파인튜닝,완성된 모델 테스트까지 전 과정을 코드와 함께 실습하며,Weights & Biases를 이용한 학습 모니터링과 모델 성능 평가 방법도 소개합니다.주요 목표:제품 설명을 기반으로 가격을 추론하는 맞춤형 GPT 모델 만들기OpenAI Fine-tuning API 실습학습 진행 상황을 Weights & Biases로 실시간 추적Fine-tuned 모델을 활용해 테스트 및 성능 평가하기🎨 Weights & Biases(W&B) 연동 준비Weights and Biases(W&B)는 학습 과정을 모니터링할 수 있는 무료인 플랫폼입니다.OpenAI..
📝 개요이 글에서는 제품 설명 텍스트만을 입력받아가격을 예측하는 Fine-tuned GPT-4o-mini 모델을 구축하는 과정을 다룹니다.데이터 준비부터 모델 파인튜닝,완성된 모델 테스트까지 전 과정을 코드와 함께 실습하며,Weights & Biases를 이용한 학습 모니터링과 모델 성능 평가 방법도 소개합니다.주요 목표:제품 설명을 기반으로 가격을 추론하는 맞춤형 GPT 모델 만들기OpenAI Fine-tuning API 실습학습 진행 상황을 Weights & Biases로 실시간 추적Fine-tuned 모델을 활용해 테스트 및 성능 평가하기🚀 라이브러리 및 환경 설정모델 파인튜닝과 데이터 처리에 필요한 주요 라이브러리들을 불러옵니다.이제부터 본격적으로 작업을 시작할 준비를 합니다.📦 필수 라이브..
🧠 LangChain + FAISS + Gradio로 만드는 RAG 기반 지식 챗봇문서를 검색해 대화형으로 응답해 주는 RAG 기반 지식 챗봇을 만들어보는 프로젝트입니다.OpenAI의 LLM을 기반으로 벡터 검색, 대화 메모리, 웹 인터페이스까지 연결하며 실습하였습니다.5. 🎯 FAISS 벡터 추출 및 시각화 준비이 코드는 FAISS 벡터 저장소에서 벡터와 메타데이터를 꺼내어 시각화를 준비하는 부분입니다.# 🎯 시각화를 위한 사전 준비 단계 (FAISS 저장소에서 벡터 및 메타데이터 추출)vectors = [] # 벡터들을 담을 리스트documents = [] # 문서 원문을 담을 리스트doc_types = [] # 문서 유형(폴더 이름 등)을 담을 리스트colors = [] ..
