728x90 rag6 openai API의 RAG하기!! (2)-여러개 파일!!+html (tool_call 기능 중 Assistants File Search) 2024.11.05 - [데이터&AI/LLM] - openai API로만 RAG하기!! (1) (tool_call 기능 중 Assistants File Search)지난 포스팅에서 텐센트의 사업보고서.pdf 를 기반으로,openai의 API의 file search 기능을 활용해보았습니다!!이번에는 이 file_search의 기능을 더 자세히 알아보도록 하겠습니다!! 0. 미션이번엔 지난 tencent의 사업보고서외에도 삼성전자 사업보고서, 테슬라 사업보고서를 함께 vector화하여!!이중에서 필요한 정보를 추출해보겠습니다!! ※ 질문!! pdf html도?? file search에서 가능한 파일타입은!!?공식 홈페이지에 따르면 아래와 같이 pptx, docx 등 다양한 파일들을 지원합니다!! Supp.. 2024. 11. 8. openai API로만 RAG하기!! (1) (tool_call 기능 중 Assistants File Search) 예전 포스팅에서 RAG에 대하여 알아보았습니다!!! 이미 아시겠지만!!RAG(정보 검색 및 생성, Retrieval-Augmented Generation)란!!언어 모델(예: GPT-3)과 정보 검색 엔진을 결합하여 보다 신뢰성 있는 텍스트 생성 결과를 제공하는 접근 방식으로 주어진 질문에 답할 때, 외부 문서에서 관련 정보를 검색, 이를 기반으로 텍스트를 생성하는것이었습니다!2024.03.05 - [데이터&AI/langchain] - [langchain공부] embedding된 Vector를 mongoDB에 저장하기 [langchain공부] embedding된 Vector를 mongoDB에 저장하기2024.02.05 - [데이터&AI/langchain] - [langchain공부] Vectorstor.. 2024. 11. 7. [2024.5.17] 성킴님의 LLM, langchain 강의 - SNUxUpstage LLM 세션② 세션1은 교수님들의 강의로 진행되었습니다.2024.05.16 - [데이터&AI/LLM] - [2024.5.16]SNU x Upstage LLM 세션① : 컴공과 교수님들의 강의!! 솔라 가입 및 간단한 시작!! 아래글을 참고로 세팅을 마쳤습니다!2024.05.16 - [데이터&AI/LLM] - upstage의 llm 모델 Solar 사용하기!! (feat. 성킴 대표님 강의) upstage의 llm 모델 Solar 사용하기!! (feat. 성킴 대표님 강의)2024.05.16 - [데이터&AI/LLM] - [2024.5.16]SNU x Upstage LLM 세션① : 컴공과 교수님들의 강의!! [2024.5.16]SNU x Upstage LLM 세션① : 컴공과 교수님들의 강의!!https://kiis.. 2024. 5. 17. [langchain공부] embedding된 Vector를 mongoDB에 저장하기 2024.02.05 - [데이터&AI/langchain] - [langchain공부] Vectorstores. 벡터 저장소 (feat. Chroma, FAISS) [langchain공부] Vectorstores. 벡터 저장소 (feat. Chroma, FAISS) 사용자가 질문하고 답하는 RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성)에서는 텍스트들을 벡터호 하여 Embeding한 하는데, 이 벡터를 저장해두 공간이 필요하다!! 이때 사용되는것이 벡터저장소 (Ve drfirst.tistory.com 지난 포스팅들을 통해서 embedding된 vectore들을 chroma, FAISS 등의 벡터 저장소에 저장하는 과정을 진행해보았는데요!! 이번 포스팅에선느 NoSQL의 선.. 2024. 3. 5. 이전 1 2 다음 728x90
