SK네트웍스 Family AI 캠프 2기 : 22th week (10월 2주차)

요즘 최종 프로젝트 준비로 정신이 없네요....^^

문서 작업할 것들이 어쩜 그렇게 많은지!!!

 

물론 답은 정해져 있다는 거 저도 알고 있긴 해요...ㅎㅎ

아무래도 답은 하나죠? 열심히 하자~~~ 

남은 일정까지 힘내보겠습니다! 화이팅 화이팅~~!!!

 

● 성취

이번 주에는 전처리를 끝내고 모델 작업에 들어갔어요!

LLM 모델을 어느 정도 작업했기 때문에, 앞으로 Vision 모델 파이프라인을 더 신경 쓰면 큰 틀은 완성될 것 같습니다.

 

얼른 멀티모달 파이프라인을 완성시켜서 웹 애플리케이션에 부착해 보고 싶습니다!

 

그리고 팀 프로젝트 현황을 조금 더 공유하자면요...

초반에 팀 빌딩 및 프로젝트 주제 선정 이슈가 있던 팀에 리더로 합류하게 되어 고민이 많았는데, 지금은 팀원들과 잘 적응해서 능동적으로 프로젝트를 함께 끌어가고 있습니다!

 

개인적으로 이게 가장 큰 성취라고 생각해요 :) 

 

우리 2조 팀원들 화이팅~~!!! 

 

● 학습 & 개선

이번 주는 문서 작성으로 정신이 없었어서 공부를 많이 못했어요...🥲

이번 주에 했던 거의 유일한 개념 공부... 유빈이가 알려준 LangGraph 키워드...

이거라도 정리해보겠습니다!

 

# LangGraph

LangGraph는 LangChain과 다르게 언어 모델(LLM)을 활용한 그래프 기반 시스템입니다!

Chain은 단일 방향으로 파이프라인을 구성할 수 있지만, LangGraph는 그래프 기반이기 때문에 방향 전환이 비교적 자유로워요.

 

LangGraph를 사용하면 LangChain처럼 RAG를 구축할 수 있는데요.

LangChain 기반 RAG와는 약간의 차이점이 존재합니다.

LangGraph는 단순히 답변을 생성하는 것에서 그치지 않고, 답변의 신뢰성을 검증할 수 있다는 특징이 있어요!

 

Zero-Shot Classification 또는 Natural Language Inference(NLI) 모델 등을 사용해 답변이 질문과 관련 있는지, 논리적으로 타당한지를 확인할 수 있답니다!

이 과정에서 'grounded(신뢰할 수 있음)' 또는 'not grounded(신뢰할 수 없음)'의 결과가 나와요.

만약 답변이 'not grounded'로 표시되면 질문을 다시 입력해야 하는 등의 검토 기회가 주어집니다!

 

 

블로그 작성 분량이 줄어들어서 아쉬워요...

다음 주간 포스팅에서는 블로그 분량을 다시 늘릴 수 있도록 노력해 볼게요!

 

일단은 개인 블로그 포스팅보다는 팀 프로젝트가 더 우선이니까 그것부터 집중해 보겠습니다!!

힘내자 힘내자 정말 힘내자~~~!!!

 

 

+) 부족한 부분이 있으면 댓글로 말씀해 주세요! 겸허한 마음으로 더 공부하겠습니다.