개발잡부

이제 노래를 만들어보자 라고 했으나 MusinGen 모델은 노래만들기에 적합하지 않다고 하니.. 이건 나중에 백색소음이나 셀 1 — 설치!pip install -q transformers accelerate scipy soundfile 셀 2 — 모델 로드import torchfrom transformers import AutoProcessor, MusicgenForConditionalGenerationmodel_id = "facebook/musicgen-small"processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, torch_dty..

suno ai 로 쉽게 영상을 만들 수 있지만 돈이든다.. 난.. 그지가 됐으니.. 무료로 만드는 방법을 생각해 보자 허깅페이스에서 text to movie 관련 모델을 찾아서 만들려고 했으나.. 코랩 리소스 부족으로 모델 다운조차 되지 않는다..그렇다고 그지가 GPU 살순 없으니.. 일단 테스트 영상만들기 셀 1 — 라이브러리 설치!pip uninstall -y gradio gradio_client diffusers transformers accelerate huggingface_hub!pip install -q \ diffusers==0.35.1 \ transformers==4.56.2 \ accelerate==1.10.1 \ huggingface_hub==0.34.4 \ imageio ..

확장검색 프로세스 정리

Neo4j 개인 프로젝트의 배치 였나.. 가물 가물 toml 파일을 쓰긴했지만 정확하게 다시 이해하고 넘어가려고 함. [build-system]requires = ["setuptools>=61", "wheel"]build-backend = "setuptools.build_meta"[project]name = "search-graph"version = "0.1.0"description = "Elasticsearch 검색 로그를 Neo4j 그래프로 적재하는 유틸리티"requires-python = ">=3.10"dependencies = [ "elasticsearch>=7,=5,=6", "python-dotenv>=1",][project.scripts]search-graph = "search_..

그래프 기본 구조Node (정점) → 객체, 엔티티예: (:User), (:Keyword), (:Item)Relationship (간선) → 관계, 방향 있음예: (:Keyword)-[:NEXT]->(:Keyword)Property (속성)예: (:Keyword { name:'치킨', count:10 }) 테스트 CREATE (k1:Keyword {name: "치킨"})- [:NEXT]->(k2:Keyword {name: "닭고기"})- [:NEXT]->(k3:Keyword {name: "조리식품"})- [:NEXT]->(k4:Keyword {name: "튀김"})- [:NEXT]->(k5:Keyword {name: "냉동식품"}); 데이터 조회MATCH (n..

노드 / 관계 패턴 매칭키워드의미MATCH그래프에서 패턴을 검색할 때 사용 (SELECT에 해당)OPTIONAL MATCH해당 패턴이 없어도 null 로 반환 (SQL의 LEFT JOIN 느낌)MERGE패턴이 없으면 생성하고, 있으면 매칭 (SQL의 UPSERT 느낌)CREATE무조건 새 노드/관계를 생성DELETE노드/관계 삭제DETACH DELETE관계가 있어도 강제 삭제 (ON DELETE CASCADE와 비슷) 조건 / 필터링키워드의미WHERE패턴 뒤에서 조건 필터링AND / OR / NOT논리 조건INSQL의 IN과 동일STARTS WITH / ENDS WITH / CONTAINS문자열 검색=~정규표현식 매칭 반환 / 정렬 / 페이징키워드의미RETURN결과 반환DISTINCT중복 제거ORDE..

한국어 전체 9품사한국어 품사는 크게 체언 / 용언 / 수식언 / 독립언 / 관계언으로 나뉘며,총 9품사가 있다. 1. 체언(體言) — 이름 역할문장에서 주어·목적어·보어가 될 수 있고 조사를 붙일 수 있음.품사설명예명사사람·사물·장소·추상 개념 이름사람, 고양이, 사랑, 서울대명사명사를 대신하여 가리킴나, 너, 이것, 아무수사수량·순서를 나타냄하나, 둘, 첫째, 제32. 용언(用言) — 서술 역할**활용(변형)**이 가능한 말. 문장의 서술어가 됨.품사설명예동사동작·행동가다, 먹다, 만들다형용사성질·상태예쁘다, 차갑다, 조용하다3. 수식언(修飾言) — 꾸며주는 역할다른 말을 꾸며주는 말.품사설명예관형사명사를 꾸밈새, 헌, 저, 몇부사용언·문장·부사·관형사를 꾸밈매우, 빨리, 곧, 참4. 관계언(關係言)..

local 테스트용 설치 사전작업- docker 설치 docker-compose.yml version: "3.8"services: neo4j: image: neo4j:5.12 container_name: neo4j ports: - "7474:7474" # Web UI - "7687:7687" # Bolt environment: NEO4J_AUTH: "neo4j/2Engussla" # ID/PW : neo4j / test1234 (원하면 바꿔) volumes: - neo4j_data:/data - neo4j_logs:/logs restart: unless-stoppedvolumes: neo4j_data: neo4..

그래프 DB란?**노드(Node)**와 **관계(Relationship / Edge)**로 데이터를 저장하는 데이터베이스RDBMS처럼 테이블·JOIN 중심이 아니라, "연결" 자체가 1급 데이터로 취급됨. 장점 한 줄 설명속도경로 탐색이 JOIN보다 수십~수백 배 빠름스키마 유연성데이터 구조 자주 바뀌는 서비스에 최적관계 저장엣지에 count/score/timestamp 저장 가능패턴 분석시퀀스 기반 추천·연관검색·행동 분석에 최적화 내 입장에서의 진짜 강점 검색어 → 검색어 전환율 저장 가능인기 검색 경로 자동 탐색 가능상품 → UDA → 속성 트리 그래프화장바구니 연관 상품 추천개인화 추천에 GraphSAGE/PageRank 적용 가능RDB나 ES에서는 힘든 작업을 그래프에서는 자연스럽게 할 수 있..

RAG 아키텍처는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 지식 검색(retrieval) 단계를 결합한 구조를 말합니다. 기본 아이디어는 LLM이 모든 정보를 사전에 학습해두는 대신, 질의 시점에 적절한 문서를 검색해서 참고하도록 만드는 것 RAG 아키텍처의 주요 구성 요소사용자 질의(Query)사용자가 질문이나 요청을 입력합니다.Retriever (검색기)주어진 질의를 기반으로 외부 지식 저장소에서 관련 문서를 검색합니다.보통 벡터 데이터베이스(Vector DB, 예: FAISS, Milvus, Weaviate, ElasticSearch with dense vectors) 를 사용해 임베딩 기반 유사도 검색을 수행합니다.검색 대상은 사전 구축..