박주니 개발 정리

먼저 시작하기 전에 faiss 및 embedding 설정을 하시길 바랍니다. https://junhee6773.tistory.com/entry/python-faiss-%EB%B2%A1%ED%84%B0%ED%99%94-%EC%9E%84%EB%B0%B0%EB%94%A9-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95-faiss-%EB%B0%8F-embedding-model-%EC%A4%80%EB%B9%84 python faiss 벡터화 임배딩 만드는 방법 (faiss 및 embedding model 준비)python에서 openai 및 faiss 환경을 설정하기 위해서는 먼저 가상환경부터 구축부터 진행을 해야합니다.  1. miniconda에서 python 가상환경을 설정..

python에서 openai 및 faiss 환경을 설정하기 위해서는 먼저 가상환경부터 구축부터 진행을 해야합니다.  1. miniconda에서 python 가상환경을 설정합니다. https://junhee6773.tistory.com/entry/miniconda-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-vscode-%EC%97%B0%EA%B2%B0-%EB%B0%A9%EB%B2%95 miniconda 설치 및 vscode 연결 방법1. https://docs.anaconda.com/free/miniconda/miniconda-install/ 에서 환경에 맞게 설치합니다. 저는 window환경이여서 windows graphical installer에서 설치했습니다.  Installing Minic..

먼저 openai api key를 가지고 있어야합니다. https://platform.openai.com/playground 1. .env에 OPENAI_API_KEY 값을 셋팅합니다. OPENAI_API_KEY='{{openai api key value}}' 2. 현재 이 코드를 복사해서 붙여놓습니다. app.post("/extract-name", async (req, res) => { const { text } = req.body; if (!text) { return res.status(400).json({ error: "Text is required" }); } try { const query = "텍스트에서 이름을 추출해줘"; const response = await axi..

1. 필요한 라이브러리 임포트 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim- `torch`: PyTorch 기본 라이브러리, 텐서 조작 및 기본 연산에 사용. - `torch.nn`: 신경망을 구성하는 데 필요한 모듈과 클래스를 제공. - `torch.optim`: 최적화 알고리즘을 제공, 이 예제에서는 사용되지 않음. 2. 모델 클래스 정의 class TextPrototypicalNetwork(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim): super(TextPrototypicalNetwork, self).__init__() self.embedding ..