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RAG

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 13기] - 12주차 회고 (6월 2주차) 이번주 공부 한 것 중에 재밌고 유의미했던건 LCEL chain 이다. 1. 궁금증 : 기존에 배웠던 머신러닝의 pipeline과 비슷한데 LLM에서의 chain은 무엇이 다른가? 작업을 하나의 process로 만들어서 연결, 묶어서 처리하는 구조는 같다고 생각했다. 1) 머신러닝에서의 pipeline : (1) 머신러닝의 pipeline 특징 :수치형 데이터 중심스케일링, 모델 등 각 단계가 고정되어있음주로 머신러닝 (전처리 -> 모델 학습 -> 예측) 전 과정을 자동화 하는 데 사용입력값과 출력값이 정해진 형식을 가짐. (2) 예) scikit-learn에서의 pipeline, huggingface의 pipeline전처리 작업 파이프라인 : 변환기(Transformer) 들로만 구성 전체 프로세스.. 더보기

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