AI&GameDev

AI와 게임개발에 관련된 이야기

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Streamlit RAG 챗봇과 자동화 툴 n8n으로 완성한 인공지능 학습 파이프라인 #2

서비스 개요 이 프로젝트는 정보 수집부터 학습까지 자동화된 개인 학습 파이프라인입니다. Omnivore를 통해 웹 콘텐츠를 저장하면 웹훅으로 n8n에 자동 전달됩니다. n8n은 AI를 활용해 콘텐츠를 요약하고 주제와 키워드를 추출한 뒤, 플래시카드 형태로 변환하여 구글시트에 저장합니다. 매일 아침 텔레그램으로 전날 수집된 내용의 요약본이 전송되며, FlashCard Deluxe로 카드 학습을 하거나 Streamlit RAG 챗봇으로 심화 학습을 할 수 있습니다. […]

Streamlit RAG 챗봇과 자동화 툴로 완성한 인공지능 학습 파이프라인 #1

제가 겪은 문제 중 하나는 정보가 너무 많이 쏟아진다는 것이었습니다. 예를 들어, 매일 기술 블로그 글, 최신 뉴스 기사, 새로운 프로그래밍 언어의 튜토리얼, 그리고 각종 기술 문서들이 넘쳐나면서 어느 순간 어떤 정보가 중요한지 정리하기 어려웠습니다. 필요한 내용을 나중에 확인하기 위해 Read-It-Later 앱에 저장했지만, 시간이 지나면서 저장된 글들이 쌓이기만 했습니다. 결국 제대로 소화되지 않는다는 문제가 생겼습니다. […]

Ollama #5: LLaVA모델과 벡터DB를 활용한 멀티모달 스마트 이미지 검색 시스템

멀티모달 (multimodal) 기술은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 정보를 통합하여 처리합니다. 이 기술은 자율주행차, 로봇공학, 인공지능 분야에서 특히 유용하며 다양한 데이터 소스를 결합하여 보다 정확한 분석과 이해를 가능하게 합니다. 이번 포스팅에서는 Ollama에서 작동하는 LLaVA 모델을 활용하여 이미지를 텍스트 정보로 변환하고 이를 ChromaDB에 저장고 검색하는 기능을 구현해 보도록 하겠습니다. Ollama에 대한 내용은 Ollama #1: 비용 걱정 없이 내 컴퓨터에서 제약 […]

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