AI42 랭그래프와 제미나이로 구현한 대화상태 기억하는 LLM 챗봇서버 이 튜토리얼에서는 Stateless 챗봇 서버에 LangGraph를 활용한 상태 기반 메모리 지원을 추가하여 업그레이드합니다. 이를 통해 모델이 이전 메시지를 기억하며 보다 사람다운 다중 턴 대화가 가능합니다.이 업그레이드의 주요 특징LangChain 통합을 통한 Gemini 2.5 Pro 기반 구동세션 메모리 유지를 위한 LangGraph의 MemorySaver 사용Flask로 구현되었으며 CORS 지원 포함thread_id를 사용하여 사용자별 대화 히스토리 유지Stateless 버전과의 차이점Stateless 버전과의 주요 차이점은 다음과 같습니다:상태 관리: messages를 통해 대화 히스토리를 추적하기 위해 TypedDict 기반의 State 클래스를 도입LangGraph 통합: StateGra.. 2025. 5. 8. 대화상태 유지 챗봇 구현: Gemini와 LangGraph 활용 AI 챗봇을 설계할 때 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나는 챗봇을 이전 대화 내용 유지 없는 상태(stateless)로 만들 것인지 이전 대화 내용 유지(stateful)로 만들 것인지입니다. 그 차이가 무엇이고 왜 중요한지 알아보겠습니다.이전 대화 내용 유지 없는 챗봇 (Stateless Chatbots)무상태 챗봇은 사용자 입력을 각각 독립적인 메시지로 처리합니다. 이전 대화 내용을 기억하지 않기 때문에 구현은 간단하지만, 대화의 맥락을 반영하기 어려워 복잡한 질의나 자연스러운 상호작용에 제약이 있습니다.대화 내용 유지 챗봇 (Stateful Chatbots)상태 유지 챗봇은 이전 대화의 맥락을 기억하며 응답할 수 있어, 더 개인화되고 일관성 있는 대화를 제공합니다. 긴 대화나 사용자 선호도 기억,.. 2025. 5. 8. Google Gemini 2.5 Pro와 LangChain으로 간단한 LLM 챗봇 서버 만들기 이 글에서는 Google Gemini 2.5 Pro와 LangChain을 활용해 가볍지만 강력한 챗봇 백엔드를 구현하는 방법을 다룹니다. 또한, 대화형 AI의 내부 구조를 이해하고, 대화 친화적인 프론트엔드 인터페이스를 배포하는 방법도 설명합니다.프로토타입을 만들든, 기업 규모의 애플리케이션에 LLM을 통합하든, 이 패턴은 탄탄한 기반을 제공합니다.Step 1: Install Dependencies다음은 우리가 사용할 최소 기술 스택입니다:Python Packagespip install flask flask-cors langchain langchain-google-genai python-dotenvGoogle API 키가 담긴 .env 파일이 있는지 확인하세요:GOOGLE_API_KEY=your_goog.. 2025. 5. 8. 쉽게 배우는 Google Gemini API 프로그램 만약 여러분이 생성형 AI의 API를 이용한 프로그램이 처음이고 무료 LLM API를 사용해야 한다면, 이 글이 도움이 될 것입니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 Gemini 기반의 첫 애플리케이션을 만드는 데 필요한 API키 발급부터 간단한 챗팅 프로그램 작성에 이르는 모든 내용을 안내해드릴 예정입니다. 구체적으로는 무료 API 키를 받는 방법, 필요한 라이브러리 설치, Gemini의 generate_content() 함수와 상호작용하는 코드 작성까지 포함됩니다.무료 Gemini API 키 받는 방법Google 계정이 필요합니다.공식 Google AI Studio에 접속합니다.Google 계정으로 로그인합니다.오른쪽 상단 프로필을 클릭하고 "Get API Key"를 선택합니다.Google Clo.. 2025. 5. 8. 트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드 | Transformer Architecture Guide 트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드트랜스포머란 무엇인가?트랜스포머(Transformer)는 2017년 Vaswani 외 연구진이 "Attention is All You Need" 논문에서 소개한 신경망 아키텍처로, RNN이나 LSTM 같은 순차적 모델을 대체하면서 자연어처리 분야에서 혁신을 일으켰습니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention)을 통해 문장의 전 범위를 병렬적으로 처리하며, 긴 입력 문장을 이해하고 학습하기 어려웠던 문제를 효과적으로 해결합니다. 또한 이전 알고리즘들이 병렬 처리가 힘들었던 부분도 함께 해결합니다.1. 트랜스포머 구성 요소와 RNN/LSTM의 한계 극복트랜스포머는 인코더와 디코더로 이루어진 구조로, 각 블록은 다음의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:셀프 어텐션.. 2025. 5. 8. RF-DETR 알고리즘 심층 분석 및 DETR, D-FINE과의 비교 RF-DETR (Region-Focused DETR)은 2025년 4월에 발표된 최신 객체 탐지 알고리즘으로, 기존의 DETR (DEtection TRansformer) 구조가 갖는 느린 수렴 속도와 지역 정보 부족 문제를 해결하고자 고안되었습니다. 여기서는 RF-DETR의 주요 기여점과 아키텍처를 상세히 분석하고, DETR 및 최신 개선 모델인 D-FINE과의 차이를 심도 있게 비교합니다. 또한 성능 평가 결과를 기반으로 실제 적용 가능성과 효율성 측면에서의 장단점을 정리합니다.DETR의 한계점DETR은 객체 탐지를 위해 Transformer 구조를 도입함으로써 앵커 박스와 NMS(Non-Maximum Suppression) 없이 end-to-end 학습이 가능하도록 만든 혁신적인 구조입니다. 그러나 .. 2025. 5. 6. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
