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서론취준을 하며 간간히 만든 포트폴리오를 보다가 이런 생각이 들었습니다.프로젝트에서 제가 했던 기술적 구현이나 얻은 깨달음은 하나도 블로그에 정리를 안내놨더라구요.. (발표 자료는 많은데)그렇기 때문에 앞으로 차근차근 이전에 했던 프로젝트에서의 경험을 공유하고자 합니다!하나 하나 쌓여서 저의 테크 블로그로부터 많은 분들이 영감을 받기를 바랍니다.(이 포스팅도 현재 다 쓴 것이 아니라서 퀄이 많이 안좋습니다 ㅜㅜ  지금 하고 있는 프로젝트도 있기 때문에 우선 간단히 등록을 하고 앞으로 짬을 내서 업데이트를 하겠습니다.)  단순한 상호작용이 아니라 최대한 다양한 선호를 담아 추천하는 것을 목표로 고민했던 과정에서 했던 경험과 깨달음을 공유하고자 합니다.- DEVOCEAN OpenLab 1기 LLMOps st..

https://api.python.langchain.com/en/latest/experimental/graph_transformers/langchain_experimental.graph_transformers.llm.LLMGraphTransformer.htmlLLMGraphTransformer는 텍스트를 Neo4j에 저장할 수 있는 지식 그래프 형태로 변환하는 LangChain 라이브러리입니다.• 비슷한 성질의 텍스트 리스트를 입력하면, 해당 요소들의 관계를 추출하여 노드와 엣지(관계)를 자동 생성합니다.• 노드와 엣지를 LLM이 판단하여 자동 생성하는 것이 주요 장점입니다.• 그래프의 Retrieval 기능을 추가하면 GraphRAG 방식으로 활용 가능합니다.최근에는 비정형 데이터로부터 KG(Knowl..

AbstractLLM은 다양한 작업에서 성공을 거두었고 이를 기반한 Multi-agent system은 복잡한 문제를 해결하고 world-simulation에 상당한 진전을 이루었다.이러한 Multi-agent에 대한 필수적인 측면과 Chellenge에 대한 심층 깊은 discussion을 제공하기 위해 논문을 썼다.IntroductionLLM 기반 Multi-agent는 집단 지능과 전문 프로 파일 및 다중 에이전트의 기술을 활용하기 위해 제안되었습니다.단일 Agent와의 비교1) 각기 다른 기능을 가진 Agent로 specializing2) 복잡한 실제 세상을 simulateplanning, discussion 그리고 decision-making하며 실제 사람이 문제를 해결하는 과정을 본뜸소프트웨어 ..