14 күн бұрын
14 күн бұрын
21 күн бұрын
Ай бұрын
Ай бұрын
Ай бұрын
2 ай бұрын
2 ай бұрын
3 ай бұрын
3 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
Пікірлер
@user-anonimous272 20 сағат бұрын
잘 들었습니다. 감사합니다.
@남스-n5b 23 сағат бұрын
테디님 저는 직장인인데 요즘 rag에 관심이많아서 공부중입니다ㅜ 유튜브강의듣다가 패스트캠퍼스에 강의 봣는데 차이가잇나요?
@teddynote 16 сағат бұрын
네 안녕하세요! 유튜브 강의는 기본기를 대부분 안다는 전제하에 진행합니다. 따라서 입문하시는 분들께 “기본기를 다지는 패스트캠퍼스 강의” 를 추천 드리고 있습니다. 약 50시간의 강의와 매달 라이브로 두 시간 혹은 그 이상씩 달마다 세미나 주제를 잡고 공유하고 있습니다. 둘째로는 패스트캠퍼스 강의에서만 다루는 소스코드와 영상이 있습니다. 외부에는 공개 하지 않은 코드이며 이 코드때문에 수강하시는 분들이 계실 정도로 양질의 자료를 만들어 배포해 드리고 있습니다!
@prism79 Күн бұрын
국가 연구 보고서 모델을 알려주신 내용을 이용하여 빌드해 보겠습니다. 감사합니다.
@Hello-pp3ve Күн бұрын
안녕하세요! 혹시 파인튜닝된 gpt 모델을 realtime API로 대화할 수 있는지 궁금합니다.. 대회준비로 쓰려하는데 자료를 찾아봐도 없네요😢😢
@choi971 3 күн бұрын
굿굿
@teddynote 2 күн бұрын
예썰🙌
@KeirstinPrice-p5g 3 күн бұрын
설명해 주셔서 감사합니다! 주제와 약간 동떨어진 질문이 있습니다: SafePal 지갑에 USDT가 있으며, 복구 문구를 가지고 있습니다. (alarm fetch churn bridge exercise tape speak race clerk couch crater letter). 이들을 Binance로 전송하려면 어떻게 해야 하나요?
@teddynote 3 күн бұрын
안타깝게도 지갑 관련 문의는 제가 도와드릴 수 없어요 ㅠㅠ
@Euni2345 4 күн бұрын
프로세스만 잘 구성하면 agent의 프롬프트를 필요할 때마다 업데이트하며 무작위문서 RAG도 효과적으로 실행할 수 있을 것 같네요!!
@teddynote 2 күн бұрын
다양한 방식으로 프롬프트 최적화할 때 사용하실 수 있어요👍
@Euni2345 4 күн бұрын
진짜 너무 빠르네요... ㅋㅋㅋㅋ 공유 감사합니다
@teddynote 4 күн бұрын
자고 일어날때마다 새로운게 나와요 ㅠ
@xlinker6591 4 күн бұрын
항상 감사드립니다
@teddynote 4 күн бұрын
감사합니다🫰
@hanschoi20 4 күн бұрын
좋은 강의 감사합니다
@teddynote 4 күн бұрын
감사합니다🙌
@officialsmilemusic 4 күн бұрын
잘봤습니다. lm studio에서 gpu 성능에 맞게 배칭처리도 지원 되나요? gpu ram 용량에 맞게 서버를 여러개 띄워서 로드밸런싱 할 수도 있나요?
@mmtd91 5 күн бұрын
궁금한점이 있습니다 ㅎ 윈도우즈는 아나콘다 맥은 ‘미니’콘다를 설치하는 이유가 있나요?
@persona719 5 күн бұрын
RAG를 하면 문서가 요약되서 raw 데이터를 출력하도록 해보고 싶은데요. 문서 원본 자체를 프롬프트로 넣을 수 있는 예시가 있을까요? input_data로 처리하려고 몇가지 테스트를 해봐도 계속 에러가 발생하네요ㅜ
@uc9773 5 күн бұрын
내용이 정말 좋네요❤
@Bulgogi_Haxen 7 күн бұрын
진짜 이 채널 최고네요.. 학교 프로젝트로 competitive market analysis를 LangGraph로 구현하라고 하는데, RAG을 처음 접해보거니와 LLM 쪽은 처음이여서 어떻게 시작해야하나 막막했는데, 영상들이랑 문서들 보면서 기본적인 툴은 일단 만든 것 같네요. 역시 이 분야는 한국이랑 미국이 최곤거 같아요. 유럽에서 공부하고 있는데, 아오... 답답해서 뒤질 것 같습니다. 이번 주에 패스트캠퍼스 강의들도 한 번 쓱 봐야할 것 같네요. 너무너무 감사합니다
@teddynote 7 күн бұрын
감사합니다👍👍👍
@Ksiwj-kk8tm 7 күн бұрын
안녕하세요 패캠 강의 듣다가 짊문이 있는데, 혹시 질의응답 받을 수 있는 곳이 있을까해서요
@teddynote 7 күн бұрын
안녕하세요! 디스코드 채널이 상시 열려있습니다 24/365일 열려 있고요 아무때나 질문 남겨주시면 답변 드려요! 혹시 링크를 찾으신다면 강의실에 장의자료쪽에 있습니다!
@mercccccc 7 күн бұрын
너무 좋은 강의 감사합니다. 덕분이 제가 고민해야할 부분들이 구체화됐네요. 1. context chunk에 어떤 내용을 포함할지... 프롬프트로 생성할지 문서 메타데이터 복붙할지... 2. query decomposition을 어떻게 수행할지 3. 리트리벌 시 단어별 가중치 조정을 어떻게 할지 (단순히 tf-idf 외에... 유저 input을 받을지?) 4. LLM에 투입할 chunk size 몇 개가 적당할지 (noise 방지차 줄일지, key information 발굴차 늘릴지... 그런데 뭐가 됐든 적절한 chunk 리트리벌하는 게 더 중요함) 5. caching으로 어떻게 비용을 절감할지 (chunk를 최초 caching 시에 125% 과금, 이후 프롬프트 투입에는 무과금...전체 caching할지, 중요 chunk만 선별적 caching할지, 하지않을지...)
@teddynote 6 күн бұрын
아이코~~ 깔끔한 정리 감사드리고요 영상이 도움이 되셨다니 다행입니다~^^🫡🫡
@puz0257 7 күн бұрын
와.. 강의 보고, 요머칠 이해하고 있는 내용이 조금은 틀렸다는걸 이해했습니다. ㅋ 최고입니다
@teddynote 7 күн бұрын
감사합니다👍👍
@민고빵돌 8 күн бұрын
안녕하세요, 강의 잘 보고 있습니다. 감사합니다! 현재 사내 데이터를 기반으로 텍스트와 이미지 쌍을 쿼리에 맞게 검색하는 시스템을 구축하려고 합니다. 현재는 텍스트 데이터를 임베딩하여 FAISS Index를 로컬 경로에 저장해 사용하고 있으며, 추후 이미지 데이터를 추가하여 텍스트-이미지 쌍으로 확장할 계획입니다. 이와 관련하여 Chroma, FAISS, Pinecone 중에서 어떤 도구가 효율적이며, 목적에 더 적합할지 조언 부탁드립니다. 다만, Pinecone처럼 클라우드 기반 서비스는 입력한 데이터가 외부 서버로 전송되고 활용될 가능성이 있다면, 보안상 민감한 사내 데이터를 다루기 어려울 것 같아 사용에 제약이 있을 수 있습니다. 이 점을 모두 고려했을 때 어느 도구가 제일 효율적일까요?!
@이부일-g6r 8 күн бұрын
안녕하세요. 페이스북에서 글을 자주 보다가 오늘부터 본격적으로 패스트캠퍼스 강의 수강해서 열심히 들어보려고 합니다. 좋은 강의 감사드립니다.
@teddynote 8 күн бұрын
안녕하세요! 어서오십쇼~~ 궁금하신 점 있으시면 언지든 남겨주세요! 감사합니다🙌
@pazzini_lorenzo 10 күн бұрын
개쩐다
@yeres_0389 10 күн бұрын
헉스 n8n 설치해놓고 사용할 염두는 못내고 있었는데 make 활용 사례들을 보니까 아이디어가 떠오르네요 ㅋㅋ 너무 귀중한 강의 감사합니다!
@teddynote 6 күн бұрын
n8n 도 저도 도전해 보려고요~^^ 요즘 좋은 자동화 도구들이 참 많네요!! ㅎ
@수들랜드 10 күн бұрын
혹시 제미나이로 하려면 뭘 수정해야하나요?
@teddynote 8 күн бұрын
아 제미나이로 하실 수 있구요! llm 변수 선언부만 gemini 모듈로 변경하시면 됩니다!!
@teddynote 8 күн бұрын
wikidocs.net/233795 참고하십쇼~
@jeremykim-ii6ir 10 күн бұрын
지금은 openai function doc이 없네요 ㅠㅠ 맞나유 버전업이 된 것 같습니당