내 나이 36...딱 사업시작하기 좋은 나이라고 생각했다. 그리고 이때 아니면 기회가 없을것 같았다.평소 멘토링을 받던 대표님께 '하나 소셜벤처 유니버시티' 사업을 지원해보라고 제안을 받았고이전에 사업계획서를 여러번 탈락받아서 자존감이 낮아져있는 상태였는데,합격해서 너무너무 기뻤다! 대학교 강의 일정이 있는데, 지금 너무 기뻐서 집중이 안될만큼!! (다만... 정부 KDT 교육사업 강사로 참여하는데, 일정이 겹쳐서 고민도 많이 했지만...!최대한 참여하는 방향으로 일정 조율해서 수료까지 완료!) 드디어 2달 과정이 마무리 되고,수료증을 취득하였다!! 다음 글에서는그 동안 무엇을 배웠는지에 대해서 자세히 작성해보도록 하겠다...! 커밍쑨!!

n8n 자동화를 구축했는데, 아무리 Youtube와 blog, docs를 뒤져봐도n8n이 자동으로 실행이 안되는 이유가 나오지 않았다. 직접 하나씩 찾아보기로 했는데,제일 큰 원인은 Redis의 variables의 변수 문제였다. 아래 사진을 보면, Required Variable에 REDISPASSWORD가 필수적으로 필요하다고 나와있다.하지만, 맨 처음 기본 제공 컨테이너(Production)을 불러온다면 REDIS_PASSWORD로 환경변수가 지정되어 있다. 문제는, 다른 노드에서 환경변수를 REDIS_PASSWORD로 가져오는 것이라 REDIS_PASSWORD와 REDISPASSWORD가 동시에 있어야 한다는 점이다. 해결하는 방법은1) REDISPASSWORD를 만들고 Value를 REDIS_..

일단, 우리팀은 3명으로 시작했다. 2차 프로젝트는 총 10일으로 주어졌지만,개인적으로 취업시기와 맞물려서2일 이상을 면접준비와 면접에 시간을 쏟아야 했기 때문에팀원들에게 큰 타격을 줄 것 같았다.(물론 여러명이서 한 프로젝트를 깊이있게 진행하는게훨씬 효율적이고 효과적이다..!) 그래서나와 비슷하게 면접준비나 서류준비가 필요한 팀원들을 모집하고팀 생성해달라고 운영진에게 요청했다. 세명이서 오순도순 논의할 수 있는 자리로 배정받았지만,다른 팀에서 논의하는 소리때문에 다른 회의실을 빌려서 주로 이용했다..! 1. 프롤로그: 10일간의 도전, 왜 시작했을까? - 우리는 주어진 시간 10일 동안, 재무제표 해석에 도움을 주는 챗봇 'Haeseo'를 개발하는 것이 목표였다. - 왜? 재무제표 해석을? : 가치..

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..