진정한 PM의 역할이란 무엇일까? The role of the "shit umbrella" in product managementPM이란 똥의 폭풍속에서 열심히 타자를 치고있는 팀원들의 머리에 너무 커서 들기도 힘든 거대한 똥우산을 씌워주는 제품개발의 머슴같은 존재이다. 코드를 제외한 모든일을 담당하게된다.사생활을 담당하는 보호팀과 무수한 미팅을 하고 제품을 발휘할 수 있는 기능을 엄선하고 편집하여 보여주고 케케묵은 법적틀과는 어떻게 맞아떨어질지 설명해야한다또는 웃고는 있지만 머리가 텅빈 영업직원들로 가득한 회의실에서 그들이 신제품을 사용할 고객을 유치할 수 있도록 제품에 대해 소개해야 한다. 또한 다른 제품 관리자를 상대로 권모술수를 써서 그들이 개발중인 제품을 변경하거나 엔지니어링에 배분된 자원을 조..

1. Open API와 Hugging face 비교항목OpenAI APIHugging Face호스팅 서비스OOpenAI에서 제공하는 클라우드 서비스 이용. 독점모델 접근가능X라이브러리로 다양한 오픈소스 모델에 접근가능클라우드 기반설치/호스팅 필요없음.API키를 통해 바로 사용모델 다운로드 가능.로컬에서도 실행가능하드웨어 필요?필요없음.Open AI 서버에서 이루어짐.필요함로컬에서 대규모 모델 실행시, 고성능 GPU / TPU 필요함.비용유료.사용량 기반무료.로컬에서 사용하므로모델 커스터마이징제한적.일부 미세조정 가능.(제공툴, API를 통한)모델 가중치에 대한 접근 불가.가능.모델 재훈련, 수정가능.프라이버시(데이터 유출우려)가능성 있음.유출 가능성 없음.(컴퓨터 해킹 제외)오프라인 사용불가가능사용성간단..

1. 기본 불러오기(파일, 사이트에서)from langchain.document_loaders import TextLoader, PDFPlumberLoader, WebBaseLoader# 텍스트 파일text_loader = TextLoader(".\\data.txt", encoding="utf-8")docs_text = text_loader.load()# PDF 파일pdf_loader = PDFPlumberLoader("report.pdf")docs_pdf = pdf_loader.load()# 웹 페이지web_loader = WebBaseLoader("https://ko.wikipedia.org/wiki/프랑스")docs_web = web_loader.load() 2. 문서 분할from langchain..

안녕하세요!오늘은 langchain 캐싱과 관련해서 좀더 효율적으로 챗봇의 답변을 활용하는 방법 중 하나인Redis의 내부 캐싱에 저장하고 가져오는 것을 학습해봤습니다! 일단,생성부터 고고하죠! 1. Redis 가입: Redis 가입은 아마 인터넷 포트별로 생성 갯수를 막아놓은 거 같아요! (무료다보니, 무료만 계속 생성해서 사용하는 체리피커를 겨냥한게 아닐까 생각합니다.) 교육장에서는 한번에 여러사람이 create하다보니, 대부분 생성이 안되더라구요! 그래서google 시크릿 모드로 접근모바일 핫스팟으로 접근이렇게 하면 대부분 해결되더라구요.(저는 2번으로 해결!) 무료버전: 1개의 DB Create만 가능하고, 30MB의 DB저장이 가능합니다.+ 1주일동안 접근이 없는경우 DB가 삭제된다고 합니다. ..

1-1. 환경변수 설정from dotenv import load_dotenvfrom datetime import datetime, timedeltafrom openai import OpenAIimport osload_dotenv(override=True)apikey = os.getenv("OPENAI_API_KEY")default_model = os.getenv("OPENAI_DEFAULT_MODEL")client = OpenAI(api_key=apikey) 1-2. 툴셋 파일tools = [ { "type":"function", "function" :{ "name":"get_weather", "description":"오늘의 날씨를 알려주는 함수", ..

안녕하세요!오늘은 Chat GPT의 API를 연결해서여러가지 실습을 해보았습니다! 1. '.env'파일 생성 = 환경변수 여기에다가 저장(API 키 저장)2. .env파일 불러오기from dotenv import load_dotenvimport osload_dotenv(override=True)apikey = os.getenv("OPENAI_API_KEY")default_model = os.getenv("OPENAI_DEFAULT_MODEL")d_apikey = os.getenv("DATA_API_KEY") 3. open ai 연결 (LLM)from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=apikey)completion = client.chat.completion..

안녕하세요 여러분!오늘부터 AI수업에 들어갔습니다! 수업시간에는 FastAPI를 배우고 직접 앱에 사용해보는 시간을 가졌어요!(저번주까지 2주동안 진행했던 HTML, CSS 등 관련해서 프론트엔드쪽 수업은너무 양이 많고 깊이 할 필요는없는 것 같아서 티스토리에 글은 올리지 않겠습니다...!) 간단하게 정리해보자면! FastAPI는빠르고 타입 안정성이 높으며자동 문서화까지 가능한Python 기반의 현대적인 웹 API 프레임워크입니다. 여러분들 이런거 많이 보셨을꺼에요! (기획자라서 나만 많이본건가..?)이게 FastAPI로 만들어진 API docs입니다!이걸 만드려고 해요. 언제 FastAPI를 쓰면 좋은가?REST API 백엔드를 빠르게 만들고 싶은 경우Swagger 문서를 자동으로 만들고 싶은 경우..

오늘은 Solana 블록체인에서 DeFi나 Web3 서비스를 기획할 때, 어떻게 하면 Solana의 빠른 속도와 저렴한 수수료라는 강점을 제대로 살려서 MVP(최소기능제품)를 설계할 수 있을지, 제가 고민하고 직접 적용해본 전략들을 정리해보려고 합니다. 1. Solana, 왜 실무에서 주목받을까?Solana는 트랜잭션 속도도 빠르고, 수수료도 거의 무시할 수 있을 정도로 저렴하다는 게 가장 큰 장점이죠. 실제로 써보면, 이더리움에서 한 번 트랜잭션 할 때마다 ‘이 돈 내고 해야 하나?’ 고민했던 경험이 Solana에서는 거의 없어요!이 덕분에 MVP 단계에서 다양한 실험을 부담 없이 할 수 있다는 게 정말 큰 매력입니다. 2. 핵심 기능에만 집중! Lean하게 시작하기처음부터 모든 기능을 다 넣으려고 ..

DeFi 시장에서 살아남는 현실적인 방법 안녕하세요 :) 오늘은 제가 디파이에 투자하면서 지켜오고 있는 원칙과 리스크 관리 전략에 대해 이야기해보려고 해요. 디파이를 처음 접했을 땐 “이게 정말 가능한 구조야?”라는 생각이 앞섰지만, 지금은 꽤나 실전적인 경험을 쌓으며 저만의 기준이 생겼습니다. 그 기준을 오늘 공유해보려 합니다. 1. 원칙 1: ‘이해한 것만 투자한다’DeFi에는 하루에도 수십 개의 새로운 서비스가 등장해요. 하지만 아무리 유망해 보여도 내가 이 구조를 설명할 수 있을 정도로 이해했는가?를 먼저 따져봅니다.DeFi는 구조가 복잡한 경우가 많아서 더더욱 유행에 휩쓸리지 않고 저만의 기준을 따라가기 위해 노력합니다!단순 예치(Deposit)인지, 스왑 수수료 기반인지, 오토 콤파운딩 ..