Today I Learned (2024-11-08)목차Today I Learned (2024-11-08)오늘 공부한 내용1. KDT (세미나)에듀테크의 활용지식 추적학습 추천2. Django어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (세미나)에듀테크의 활용AI는 에듀테크에서 필수가 아니다.에듀테크의 활용데이터 : 텍스트, 영상, 음성, 행동, 문제 풀기기술 : 지식 추적(Knowledge Tracing), 추천 알고리즘, 문항 반응 이론(IRT), 컴퓨터 적응 평가(CAT), 광학 문자 인식(OCR), 학습 챗봇(LLM, RAG)활용 : 맞춤 학습 경로 제공, 실시간 피드백 제공, 학습 동기 촉진, 교수 전략 개선, 학습 부진 조기 검진지식 추적학습자의 풀이 이력을 활용하여..

Django Template Language (DTL) 이해하기Django Template Language(DTL)는 Django에서 템플릿을 작성할 때 사용하는 언어임. HTML에 데이터를 삽입하여 동적 웹 페이지를 만들 수 있도록 도와줌.DTL의 기본 구조DTL은 템플릿 파일에서 변수 출력, 조건문, 반복문 등을 지원함. 일반적인 HTML 파일에 {{ }}와 {% %} 문법을 통해 파이썬 코드를 삽입하는 방식임.1. 변수 출력{{ }} 구문을 사용하여 변수 값을 출력할 수 있음. 예를 들어, 뷰에서 전달된 변수 name을 출력하려면 아래와 같이 작성함.Hello, {{ name }}!2. 필터 사용DTL은 텍스트나 변수에 대해 다양한 필터를 제공함. 예를 들어, 문자열을 대문자로 변환하는 upper ..

Today I Learned (2024-11-06)목차Today I Learned (2024-11-06)오늘 공부한 내용1. KDT (중간 프로젝트)영어 단어 암기 프로젝트 만들기2. DjangoTemplate Tags어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (중간 프로젝트)영어 단어 암기 프로젝트 만들기개발 환경Python 3.8 or laterDjangoPostgresql마감일 11월 29일2. DjangoTemplate TagsDTL(Django Template Library)Django Template Language(DTL)는 Django에서 템플릿을 작성할 때 사용하는 언어HTML에 데이터를 삽입하여 동적 웹 페이지를 만들 수 있도록 도와준다. DTL의 기본 구..

Today I Learned (2024-11-05)목차Today I Learned (2024-07-12)오늘 공부한 내용1. LangChain캐싱(Caching)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. LangChain캐싱(Caching)LangChain은 LLM을 위한 선택적 캐싱 레이어를 제공한다.이는 두 가지 이유로 유용하다.동일한 완료를 여러 번 요청하는 경우 LLM 공급자에 대한 API 호출 횟수를 줄여 비용을 절감할 수 있다.LLM 제공업체에 대한 API 호출 횟수를 줄여 애플리케이션의 속도를 높일 수 있다.어려웠던 내용중간 프로젝티 기획서궁금한 내용과 부족한 내용중간 프로젝티 기획서 작성...느낀 점시간이 너무 빠르다. -->

캐싱(Caching)LangChain은 LLM을 위한 선택적 캐싱 레이어를 제공한다.이는 두 가지 이유로 유용하다.동일한 완료를 여러 번 요청하는 경우 LLM 공급자에 대한 API 호출 횟수를 줄여 비용을 절감할 수 있다.LLM 제공업체에 대한 API 호출 횟수를 줄여 애플리케이션의 속도를 높일 수 있다.InMoeryCache메모리 공간을 활용한 캐싱단점: 서버가 재시작되거나 메모리에서 사라지면 캐시 데이터도 함께 소실됨.%%timefrom langchain.globals import set_llm_cachefrom langchain.cache import InMemoryCacheset_llm_cache(InMemoryCache())response = chain.invoke({"country":"한국"..

Today I Learned (2024-11-04)목차Today I Learned (2024-11-04)오늘 공부한 내용1. DjangoDjango 애플리케이션의 구조Django의 장점Django의 단점어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. DjangoDjango 애플리케이션의 구조Model View/FormTemplateDjango의 장점간편하고 강력함 ORM빠른 개발 속도어드민 도구 내장문서 및 커뮤니티Django의 단점백엔드 위주의 프레임워크REST API 기본 지원 안함과도한 기능커스텀마이징이 어려움websocket 기본 지원 안함어려웠던 내용django 궁금한 내용과 부족한 내용django 빠른학습느낀 점빠른 학습이 필요해.. -->

Today I Learned (2024-11-03)목차Today I Learned (2024-11-03)오늘 공부한 내용1.ADsP 시험2. LangChainSerp AI어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1.ADsP 시험멸망2. LangChainSerp AI구글 관련 API어려웠던 내용미래궁금한 내용과 부족한 내용미래..느낀 점찾고있다. -->

LangChain Output Parser: 다양한 출력 파서 설명LangChain 라이브러리에서는 다양한 형식의 출력을 다루기 위한 여러 종류의 Output Parser를 제공함. Output Parser는 AI 모델의 출력 결과를 구조화된 형식으로 변환하는 역할을 하며, 상황에 따라 적절한 Parser를 선택하여 사용할 수 있음. 아래에서는 LangChain에서 제공하는 주요 Output Parser들을 소개하고, 각 Parser의 특징과 사용 사례를 설명함.1. PydanticOutputParserPydanticOutputParser는 Pydantic 모델을 활용하여 출력 결과를 검증하고 구조화하는 Parser임. Pydantic은 Python의 데이터 유효성 검사 라이브러리로, 모델을 정의하여 데..