용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. Python이란?- 가독성이 좋고 생산성이 높은 언어- 간결한 문법 → 유지보수 용이- 방대한 라이브러리와 프레임워크를 제공 → 데이터 분석, 웹 개발, 머신러닝 등 다양한 분야에서 사용됨- 인터프리터 언어 특성상 속도 면에서는 C나 Java와 같은 컴파일 언어보다 느릴 수 있지만, 프로토타입 제작이나 빠른 개발 주기에 유용하다.* 인터프리터 언어란? 코드를 한 줄씩 해석하며 실행 2. 다른 언어와의 차이점PythonJavaJavascript인터프리터- 한줄씩 해석컴파일- 바이트코드 변환 → JVM실행하이브리드- 본질 인터프리터 + 최근 JIT동적 타이핑- 런타임에 타입 결정정적 타이핑- 타입 명시적 선언, 컴파일 타임에 타입 검사동적 타이핑- 런타임에 타입 결정가독성, 간결함엄격한 문법과 구조- ..

- 프론트엔드, 백엔드, 에이전트 개발자가 잘 소통하기 위해서는 데이터의 특성과 쿠버네티스의 특성을 잘 알아야 함=> 데이터는 어떤 구조를 가져야 할까? 사용자 환경에서 어떤 데이터와 지표를 수집해야 할까?- 쿠버네티스 옵저빌리티: https://youtu.be/AVn8F6ki68U?si=yFa1pbN1CfGcvM2w- 컨테이너, 도커, 쿠버네티스 : https://youtu.be/eRfHp16qJq8?si=hmCxpdwRRVlCSw5l- K8s 도입하면서 겪은 일들: https://youtu.be/JBGsqsoGxEo?si=YSPOR0J5GVxSgY2c 1. Contrainer : 서버의 한 종류* 서버: 프로그램(소프트웨어)가 실행되는 하드웨어- 컨테이너를 사용하면 한 대의 서버에서 여러 개의 소프트..

1. AI 에이전트란?- 사용자의 의도를 깊이 이해하고, 어떤 작업을 수행해야 하는지 자율적으로 결정하고 여러 도구를 조합해 반복 실행- 도구 호출을 통해 부족한 정보를 보완하고, 얻은 정보를 토대로 다음 행동을 결정하는 반복적 추론 과정을 거친다.- 동작 원리 : 지각 - 사고 - 행동의 사이클을 반복- AI가 도구를 사용, 멀티 모달(정확도), 자율성(검색, 계획 등), 멀티 에이전트가 협동하여 일을 처리- intent api * AI 에이전트의 3가지 특징1) 자율 실행: 주어진 목표를 완수하기 위해 자율적으로 계획 수립 및 이해2) 조합 실행: 웹 검색이나 외부 API 등 도구 조합, 활용하여 작업 수행3) 재귀 실행: 작업을 반복적으로 평가하고 수정하여 최적의 결과를 도출   2. 멀티 에이전트..

1. Intent(의도)란?- AI가 사용자의 의도를 이해하는 과정- 사용자가 챗봇이나 AI 시스템과 상호작용할 때 전달하려는 목적이나 의미를 말한다.- 예: 날씨 알려줘 → 날씨 조회, 맥주 추천해줘 → 맥주 추천, 오늘 할 일 추가해줘 → 일정 추가 2. Slot(슬롯)이란?- Intent를 수행하는데 필요한 추가적인 정보(속성)- 예: 내일 서울 날씨 알려줘 → Intent: 날씨 조회, Slot: 서울(위치), 내일(날짜) 3. 가드레일이란?- AI가 의도와 관계없이 안전하고 적절한 응답을 보장하는 과정- 가드레일은 ai 서비스에서 비정상적이거나 원하지 않는 응답을 방지하는 기법(안정장치)- 예: 부적절한 응답 차단(욕설, 혐오 등), 비즈니스 정책 준수, 잘못된 정보 방지(신뢰할 수 없는 정보 ..

1. 벡터 임베딩이란?- 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 고차원 공간의 연속적인 수치 데이터로 변환하는 과정- 데이터의 특징이나 의미를 수치로 표현하여 기계가 이를 쉽게 처리할 수 있도록 만드는 것이 목적 1) 자연어 처리(NLP)에서 벡터 임베딩- World2Vec, GloVe, BERT와 같은 모델을 사용해 벡터로 변환함으로써 문맥적 유사도 및 의미적 관계를 파악- 자연어는 컴퓨터가 직접 이해할 수 없어서 단어, 문장, 문서를 벡터로 변환해야 한다. - World2Vec(2013) : 단어 간의 문맥을 학습해 의미가 유사한 단어를 가까운 벡터로 매핑하는 방식단어간 유사도를 벡터 연산으로 구할 수 있다.CBOW: 주변 단어를 보고 중심 단어를 예측하는 방식Skip-gram: 중심 단어를 보..

1. DB연결 - db의 경우, 요청마다 새 세션을 생성하는 것이 일반적이다. 이렇게 하면 각 요청이 독립적인 트랜잭션을 갖게 되어, commit, rollback, 세션 종료 등을 개별적으로 처리할 수 있다. 따라서 yield를 통해 요청마다 새로운 세션을 제공한다. 1) DB 엔진이란?- 실제 db와 통신하는 역할, db와의 물리적 연결(예: TCP 연결, pool)을 관리하고, 내부적으로 연결 풀을 운영하는 객체: SQLAlchemy의 create_engine, create_async_engin 2) DB 세션이란?- DB 엔진 위에서 동작하는 작업 단위(유닛 오브 워크), ORM이 객체의 상태를 추적하고, 여러 쿼리를 하나의 트랜잭션으로 묶어 commit이나 rollback할 수 있도록 관리: 연..

crewai kickoff 후에 result 값을 보면 다음과 같은 구성으로 값이 반환된다"raw": "{}""pydantic": {},"json_dict": null,"tasks_output": [ { "description": "" "name": null, "expected_output": " "summary": "", "raw": "{}" "pydantic": null, "json_dict": null, "agent": "agent1", "output_format": "raw" }, { "description": "" "name": null, "expected_output": " "summary": "", "raw": ..

장소를 저장할 때, 기존에 저장되어 있는 장소면 장소의 id를 반환하고, 등록된 장소가 아니라면 새로 생성하고 id를 반환하고 싶었다. 하지만 단순히 조회 후 저장을 구현하면, 매번 2번의 쿼리가 발생할 수 있고, 동시성 문제가 발생할 수 있는데, Unique 제약조건과 UPSERT 구문을 사용하면 단일 쿼리를 구성하고 DB 자체의 제약조건을 활용해 데이터의 정합성을 보장할 수 있다. 1. 조회 후 저장 방식SELECT id FROM places WHERE name = ? AND address = ?IF NOT EXISTS -> INSERT INTO places ... 2. Unique 제약조건 + UPSERT 방식- INSERT 시도 후, 중복이면 UPDATE를 실행 : 두 작업이 원자적으로 실행된다...