냥냠

25년 상반기에 붙었던 인턴 생활을 하며 취준을 계속 이어나갔다. 공기업/공공기관의 전산, IT 중심으로 지원하였고 지금까지의 결과는 이렇다. 서류합격은 적/부인 곳도 있고 배수로 뽑는 곳도 있었다. 그 중 너무 먼 곳과 일정 상 못 간 곳 빼고 간단히 후기를 남겨보자면 📌 필기 한국기초과학지원연구원 불합 -> 논술형식으로 5문제가 나옴 (알고리즘 코드 빈칸 넣기, 개념 설명하기, sql쿼리 짜기 .. )중소기업기술정보진흥원 불합 -> 여긴 ncs가 시간이 부족했고 전공이 나름 쉬운 편, 3점 차이로 불합한국장학재단 불합 -> 여기도 ncs에서 시간 많이 부족, 수리는 쉬웠음, 전공도 난이도 조금 있었다.한국농업기술진흥원 합 -> 농진원에 관련된 지문이 많이 나왔고 열심히 풀었더니 딱 커트라인..

24년 하반기 살짝과 25년 상반기 취준 기록 초반에 직무를 확실히 정하지 않아서 공기업, 사기업 가리지 않고 서류 난사를 하며 자소서 연습하기 + ncs 필기 경험에 집중했다. 금융권이나 공기업의 전산직, IT, 데이터분석 직무에 지원했고정규직은 위치 상관없이, 인턴은 지금 지내는 곳과 가까운 곳만 지원했다. 📌 자격증한능검 1급, adsp, sqld, 빅데이터분석기사, 토익스피킹 140 그냥 토익 점수는 없어서 토스 환산해주는 곳만 지원했고 IT직무는 정처기가 필수인 곳이 많아서 지금 스펙에서 +정처기만 해주면 웬만한 서류는 다 뚫을 것 같았다. 그리고 영어성적은 사전등록해놓고 5년동안 인정받기! 서류 tip!계속 서류를 넣다보니 합격가능성이 높은 직무가 보였고, 자기소개서도 따로 문항별로 정리하..

n8n 시작하기: 설치부터 실행까지🤖 n8n이란?n8n은 워크플로우 자동화 도구로, 코드 없이도 다양한 서비스와 API를 연결하여 자동화 시스템을 구축할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 주요 특징노드 기반 워크플로우: 드래그 앤 드롭으로 직관적인 자동화 구성400개 이상의 통합: Gmail, Slack, Notion, OpenAI 등 주요 서비스 연동셀프 호스팅 가능: 데이터를 내 서버에 보관 가능오픈소스: 무료로 사용 가능하며 커스터마이징 자유로움 📦 n8n 설치 방법 1. n8n Cloud (클라우드 환경)가장 간단한 방법으로, n8n이 제공하는 클라우드 서비스를 이용하며 즉시 사용가능하며 14일 무료 체험 후에 유료로 전환됩니다.2. 자체 환경 구축 (Self-Hosted)자신의 서버나 컴퓨터에..

https://github.com/sueyeon00/rag-chatbot-streamlit.githttps://github.com/sueyeon00/rag-chatbot-streamlit.githttps://github.com/sueyeon00/rag-chatbot-streamlit.gitLangChain과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 다중 문서 처리가 가능한 지능형 챗봇 에이전트를 구현하였다. Streamlit 프레임워크를 기반으로 UI를 구현했고, 사용자가 PDF 및 텍스트 파일을 업로드하고 실시간으로 문서 내용에 대해 질의응답할 수 있는 시스템을 구축했다. 1. 파일 로드( .pdf)RAG 구축에서 가장 첫 번째 단계로 pdf 파일 등 문서를 로드..

실습 - 회사 내규 검색 AI agent 만들기 앞의 문서 기반 챗봇 AI agent 만들기에서 추가된 점 : - 여러 문서 파일을 기반으로 만들어진다. - Reranker을 사용한다. Reranker란?벡터스토어의 검색 효율을 평가하기 위한 방법 ( RAG 문서 검색 평가 방법 중 하나 )1차검색에서 가져온 후보문서들에 대해 점수를 다시 매겨 순서를 재조정하거나, 불필요한 문서를 제거하는 기법즉, 정답에 가까운 문서를 상위 배치할 수 있어 할루시네이션을 줄일 수 있다. 하지만 구현 난이도가 어렵다는 단점이 있음.LangChain을 사용한 방법 1. 여러 문서일 때 문서 로드 및 전처리 # PDF 로더 생성hr_loader = PyPDFLoader(path+filename[0])security_lo..

실습 - 문서 기반 AI 챗봇 만들기 (1) LangChain 활용 1. LLM 모델 설정:ChatOpenAI 등 사용할 대규모 언어 모델을 초기화합니다. (API 키 연동 포함)llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini", temperature=0., api_key=openai_key ) 2. 문서 로딩 및 전처리:파일 로더 (PDFLoader 등): .pdf, .txt, .docx 등 외부 문서 파일을 불러옵니다.텍스트 스플리터 (RecursiveCharacterTextSplitter 등): 로드된 긴 문서를 LLM이 처리하기 적합한 작은 단위(청크)로 분할합니다.from langcha..

LangChain + LangGraph Bootcamp: AI 에이전트를 만드는 하루 일시 : 6월 25일 (수) 10:00 - 17:00장소 : 위플레이스 선릉점 1. 이론 설명 AI란 무엇인가?-> 기계가 인간의 행동(느끼고, 생각하고, 행동하고, 적응하는)을 모방하도록 하는 모든 기술 또는 시스템 + 일의 생산성을 높이고 효율적으로 하게 해주는 도구 RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성)기존의 LLM의 할루시네이션을 줄이기 위한 방법으로, LLM이 자체적으로 유추하거나 생성하는 답변이 아니라 open book 개념으로 정답이 담긴 학습 데이터를 제공해주고 거기에서 답을 찾게 하는 방식이다. 즉, 외부의 신뢰할 수 있는 정보(문서, 데이터베이스)를 검색(R..