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임베딩 모델 현재 사용하고 있는 LangChain 구조에서,답변 생성을 위한 모델 자체는 사용자가 선택한 모델을 제공하고 있습니다.그러나 백엔드에서 동작하는 에이전트 모델 / 임베딩 모델은 전부 OpenAI 기반입니다.그렇기 때문에 사용자가 Claude를 선택해도, 백엔드에서는 OpenAI 기반 모델들이 함께 동작해야
기존 QA 코드 프로젝트 내의 지식베이스 내용과 세션 내 대화 이력을 바탕으로 질문에 대하여 답변을 생성해주는 것이 기존 QA Chain 코드가 가지고 있던 기능입니다. 기존 대화 이력 및 지식베이스의 데이터는 전부 한 번에 LLM에게 전달하는 것이
비밀번호 암호화 기존 DB에서는 회원 테이블에서 비밀번호를 암호화하지 않은 채, 원본 그대로를 저장하고 있었습니다.그러나 이러한 방식은 보안상의 문제가 있기 때문에 비밀번호를 암호화했습니다. Bcrypt 현재 비밀번호 암호화를 위해 Bcrypt를 사용했습니다.Bcrypt는 해시 알고리즘을 통해 데이터를 암호화합니다.데이터를 암호화한 이후
DB 구조 변경 3월 이후 기존 DB와 비교했을 때, 새로 생성된 테이블이나 삭제된 테이블이 많습니다. 또한 기존 테이블도 특정 컬럼이 추가되거나 수정되는 등의 변화가 생겼습니다. 그로 인해 모델 코드 또한 전체적으로 수정되었습니다. 모델 코드 모델 코드는
기본 설정 및 디렉터리 생성 LangChain 라이브러리 설치 파이썬 가상환경에 langchain 라이브러리와, 함께 쓰일 패키지들을 전부 설치합니다. 디렉터리 구조 CORE core/config.py 기존 config.py에서 해당 내용을 추가합니다. 사용할 모델의 API Key나, 사용할 모델명을 정의합니다. LLM LLM 모델과
기존 코드 구조 기존에는 위 코드처럼 엔드포인트를 정의할 때, 직접 엔드포인트 정의 함수에서 데이터베이스에 접속하여 상호작용했습니다. 그러나 이러한 방식은 이후에 유지보수하기에 있어서, 코드가 너무 길고 복잡해집니다. 그렇기 때문에 현재 CRUD 디렉터리를 새로 생성하여, DB와 상호작용하기 위한
Schema 구현 ( Pydantic 기반 ) 현재 MSP 백엔드 프로젝트에서는 schemas 디렉터리를 통해 endpoint에서 요청받고, 응답할 데이터의 구조를 정의할 예정입니다. FastAPI에서 제공하는 OpenAPI 문서를 위해서입니다. 우선 해당 문서에서는 Login 기능에 관한 Schema 구현 및 endpoint 변경
Alembic Alembic은 DB Migration을 위한 도구입니다. 파이썬에서도 Alembic 라이브러리를 제공합니다. 현재 MSP Backend 프로젝트는 이미 models 디렉터리 안에서 파이썬 코드를 통해 DB 테이블 모델을 정의하고 있습니다. ( 기능, 테이블 관계에 따라 모델 코드 2개로 나눈 상태
현재 구성된 core 디렉터리 구조 우선 기본적인 틀만 잡고 이후 더 추가할 예정입니다. API KEY나 구글 이메일 SMTP 인증 관련 정보, DB 접속 URL 등 여러 코드에서 사용할만한 내용들을 core에 정리해서 다른 코드에서 import하는 방식으로 구조를
프로젝트 테이블 모델 설계 project_name = 프로젝트 이름 start_date = 프로젝트 시작된 날짜 end_date = 프로젝트 종료 예정일 description = 프로젝트에 대한 설명 requirements = 요구사항 model_setting = LLM 모델 설정 num_of_member = 해당 프로젝트에 참여하는
프로젝트 생성 방법은 다음과 같습니다. 프로젝트 오른쪽 상단 버튼을 클릭하면 프로젝트 설정 창이 띄워집니다. 설정 항목은 다음과같습니다. 프로젝트 이름 : 프로젝트의 이름과 동시에 Pinecone에서 사용하는 index의 이름입니다. 설명 : 프로젝트의 기본적인 방향과 요구사항을 분석하는 용도로 사용됩니다.
Claude 모델 비교 https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models 3.5 Sonnect Claude 모델 중 가장 성능이 좋다고 평가되는 모델 Cost는 Haiku보다 더 높지만 코드 작성이나 복잡한 계산을 요구하는 질문에는 Sonnect가 필요할 것 같음 3.5 Haiku 기존의 3.0 Haiku보다 학습 데이터 기준
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