Data Vision

LlamaIndex와 SQLite를 이용한 데이터베이스 검색 최적화SQLite는 가볍고 강력한 데이터베이스로 소규모 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 여기에 LlamaIndex를 통합하면 자연어 질의 처리와 검색 성능을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 SQLite 데이터베이스와 LlamaIndex를 활용해 데이터 검색을 최적화하는 방법을 소개합니다.1. 프로젝트 개요목표SQLite 데이터베이스의 데이터를 LlamaIndex로 인덱싱합니다.자연어 기반 검색을 지원하여 데이터베이스의 활용도를 높입니다.주요 기능SQLite 데이터 읽기 및 인덱싱LlamaIndex를 활용한 자연어 검색빠르고 정확한 질의 응답2. 개발 환경 준비2.1 필수 라이브러리 설치다음 명령어를 실행해 필요한 라이브러리를 설치합니..

LlamaIndex로 Python 기반 개인 비서 만들기LlamaIndex와 대형 언어 모델(LLM)을 결합하면 질문 응답형 개인 비서를 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이 글에서는 간단한 Python 프로젝트를 통해 LlamaIndex를 활용하여 개인 비서를 만드는 방법을 소개합니다.1. 프로젝트 개요목표사용자가 질문을 입력하면 적절한 답변을 제공하는 개인 비서를 구축합니다.LlamaIndex를 활용해 데이터를 인덱싱하고, OpenAI GPT 모델을 사용해 답변을 생성합니다.주요 기능다양한 데이터 소스를 기반으로 응답 생성자연어 처리(NLP)를 활용한 직관적인 질문 응답지속 가능한 데이터 업데이트 및 관리2. 개발 환경 준비2.1 필수 라이브러리 설치아래 명령어를 실행해 필요한 라이브러리를 설치합니다.pi..

Python과 LlamaIndex로 PDF 문서 검색 애플리케이션 만들기PDF 파일에서 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있는 애플리케이션은 많은 분야에서 유용합니다. 이번 글에서는 LlamaIndex를 활용해 PDF 파일을 인덱싱하고, 효율적으로 검색하는 Python 애플리케이션을 구축하는 방법을 다룹니다.1. 프로젝트 개요목표PDF 문서를 읽어와 데이터를 추출하고 인덱싱합니다.사용자가 자연어로 입력한 질문에 대해 관련 정보를 검색합니다.주요 기능PDF 파일 텍스트 추출LlamaIndex를 활용한 데이터 인덱싱 및 검색자연어 기반 질의 처리2. 개발 환경 준비2.1 필수 라이브러리 설치PDF 데이터를 처리하고 LlamaIndex를 활용하기 위해 필요한 라이브러리를 설치합니다.pip install llam..

LlamaIndex를 활용한 텍스트 파일 데이터 검색 시스템 구축LlamaIndex는 다양한 데이터 소스를 인덱싱하고 검색할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 텍스트 파일 데이터를 인덱싱하고 검색 기능을 구현하는 실습을 통해 LlamaIndex의 활용 방법을 소개합니다.1. 프로젝트 개요목표텍스트 파일 데이터를 읽어와 LlamaIndex로 인덱싱합니다.사용자가 자연어로 입력한 질의(Query)에 대해 관련 정보를 검색합니다.주요 기능텍스트 파일에서 데이터 추출인덱싱 및 검색 기능 구현자연어 기반 질의 처리2. 개발 환경 준비2.1 필수 라이브러리 설치pip install llama-index openai참고: OpenAI GPT 모델과 연동하기 위해 API 키가 필요합니다. API 키 생성을 참고..

LlamaIndex로 시작하는 Python 데이터 인덱싱 프로젝트LlamaIndex는 대규모 언어 모델(LLM)과 연동하여 데이터를 효율적으로 인덱싱하고 검색할 수 있도록 돕는 강력한 Python 라이브러리입니다. 이 글에서는 LlamaIndex를 처음 사용하는 개발자를 위해 간단한 Python 예제를 통해 데이터 인덱싱과 질의(Query) 기능을 익히는 방법을 안내합니다.1. LlamaIndex란?LlamaIndex는 다양한 데이터 소스를 효율적으로 인덱싱하고, 자연어 질의(Query)를 통해 데이터를 탐색할 수 있게 해주는 도구입니다. 특히, OpenAI의 GPT 모델과 같은 대규모 언어 모델과 쉽게 통합할 수 있어 유연하고 강력한 검색 기능을 제공합니다.데이터 유형 지원: 텍스트, PDF, 데이터베..

구글 AI 스튜디오: 무료로 소프트웨어 학습을 혁신하다소프트웨어를 배우는 새로운 방식새로운 소프트웨어를 배울 때, 바로 옆에서 전문가가 도와준다면 어떨까요? 궁금한 점을 질문하고, 즉각적인 답변을 받고, 실제로 해보면서 배운다면 정말 놀라울 것입니다. 이제 구글 AI 스튜디오를 통해 이러한 경험을 무료로 누릴 수 있습니다. 이 혁신적인 도구는 더 이상 복잡한 튜토리얼 없이도 소프트웨어를 쉽게 배울 수 있도록 돕습니다.구글 AI 스튜디오 시작하기구글 AI 스튜디오 웹사이트 방문먼저 Google AI Studio 웹사이트에 접속해 구글 계정으로 로그인하세요. 이 플랫폼은 주로 AI 솔루션을 개발하고, 훈련하고, 배포하는 데 사용되지만, 일반 사용자도 기술을 실험하고 학습에 활용할 수 있습니다.실시간 상호작용..

단위 테스트(Unit Test) 따라하기: Spring Boot 기준단위 테스트(Unit Test)는 애플리케이션의 개별 구성 요소(클래스 또는 메서드)를 독립적으로 검증하는 데 초점을 맞춥니다. 이 가이드는 단위 테스트를 단계별로 따라할 수 있도록 작성되었습니다.1. 단위 테스트를 위한 준비Spring Boot 프로젝트 생성Spring Initializr(https://start.spring.io)를 사용하여 프로젝트를 생성합니다.spring-boot-starter-test 의존성을 추가합니다.Maven 의존성: org.springframework.boot spring-boot-starter-test test테스트 환경 설정 확인src/test/java 디렉토리 아래에 테스트 코드를 작..

Spring Boot에서 Config 클래스를 처리하는 방법Spring Boot에서는 설정 정보를 관리하고 응용 프로그램 전반에서 사용할 수 있도록 Config 클래스를 작성하는 방식이 널리 사용됩니다. Config 클래스는 주로 @Configuration 어노테이션과 함께 사용되며, 빈(Bean)을 정의하거나 애플리케이션의 다양한 설정을 처리하는 데 활용됩니다. 이 글에서는 Spring Boot에서 Config 클래스를 작성하고 사용하는 방법을 단계별로 설명합니다.1. Config 클래스란?Config 클래스는 Spring Framework의 구성 요소로, 주로 @Configuration 어노테이션이 붙은 클래스를 의미합니다. 이 클래스는 애플리케이션 컨텍스트에서 사용할 빈을 정의하거나, 설정 값을 관..

JWT 토큰 만료 시간을 설정하고 관리하는 방법JWT(JSON Web Token)는 클라이언트와 서버 간에 안전하게 정보를 전송하기 위해 널리 사용되는 토큰 기반 인증 방식입니다. JWT에는 만료 시간(expiration)을 설정하여 보안성을 강화할 수 있습니다. 이 글에서는 JWT 토큰의 만료 시간을 설정하고 이를 효율적으로 관리하는 방법을 단계별로 설명합니다.1. JWT 만료 시간의 필요성JWT는 기본적으로 클라이언트 측에서 상태를 유지하지 않는(stateless) 인증 방식입니다. 토큰의 유효 기간을 설정하지 않으면 만료되지 않고, 보안 취약점이 생길 수 있습니다.만료 시간 설정의 장점:보안 강화: 토큰이 도난당했을 경우 제한된 시간 내에만 사용할 수 있습니다.리소스 관리: 오래된 토큰이 무효화되어..

Spring Boot에서 Refresh Token을 사용해 JWT 재발급하기JWT(JSON Web Token)를 사용하는 애플리케이션에서는 액세스 토큰(Access Token)의 만료를 관리하기 위해 리프레시 토큰(Refresh Token)을 사용하는 방법이 일반적입니다. 리프레시 토큰을 통해 사용자는 재인증 없이 새로운 액세스 토큰을 발급받을 수 있습니다. 이 글에서는 Spring Boot에서 Refresh Token을 활용한 JWT 재발급 방법을 단계별로 설명합니다.1. Refresh Token의 필요성Access Token의 한계:액세스 토큰은 보안성을 높이기 위해 짧은 유효 기간을 설정합니다.토큰이 만료되면 사용자는 다시 로그인을 해야 합니다.Refresh Token의 역할:긴 유효 기간을 가지며..