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🧠 LLM 엔지니어링

LangChain과 Chroma를 활용한 문서 임베딩 시각화 실습 01

🧠 LangChain + Chroma + t-SNE로 문서 임베딩 시각화하기문서를 벡터로 변환하고 시각화하여 RAG 검색의 기반을 시각적으로 이해해 보는 실습입니다.📦 1. 필수 라이브러리 임포트import os # 🧭 파일 경로 탐색 및 환경 변수 관리용 표준 라이브러리import glob # 📂 폴더 내 특정 패턴의 파일을 한 번에 가져올 때 사용 (예: *.txt)from dotenv import load_dotenv # 🔐 .env 파일에 저장된 환경변수(예: API 키) 불러오는 함수import gradio as gr # 🧑‍💻 Gradio 라이브러리 - 웹 UI를 손쉽게 만들 수 있음 (LLM 챗봇 인터페이스 구축 시 사용)?..

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LLM 챗봇 만들기: 전자상거래 회사 지식 기반 질문응답 시스템 (RAG 구현 예제)

💼 전문가 수준의 지식 기반 질문응답 챗봇 만들기이번 글에서는 전자상거래 회사 Shopwise를 위한지식 기반 질문-응답(Q&A) 에이전트를 만드는 과정을 정리합니다.정확도와 신뢰성이 중요한 영역이기 때문에,RAG(Retrieval Augmented Generation) 방식을 활용하며,이를 통해 단순 LLM보다 훨씬 정확한 답변을 기대할 수 있습니다.📂 1. 프로젝트 준비 - 코드 및 환경 설정# 📁 운영체제 관련 기능을 다루는 기본 모듈# - 환경 변수 설정, 파일 경로 조작 등에 사용됨import os# 📂 특정 경로에서 파일을 패턴(예: *.txt)으로 한꺼번에 가져올 때 사용# - 예: 문서 디렉토리에서 모든 PDF 파일을 한 번에 불러오기import glob# 🔐 .env 파일에 저장..

개발자 린다씨
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