기타👨🏻💻/AI7 [AI] 이미지 웹 접근성 ( openCV - 색대비 체크 ) 안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. 사내 AI 프로젝트를 진행하면서,웹 접근성에 대해 공부할 기회가 생겼습니다. 바로 예시로 확인해보도록 하죠!상기 이미지를 보면 알 수 있듯이,푸른색 배경의 "안녕하세요" 는 가독성이 좋아서 보기 편합니다.하지만 노란색 배경의 "안녕하세요" 는 무슨 글자인지 잘 보이지 않는데요. 이렇게 간단하게 색상 만으로 웹 접근성을 체크할 수 있습니다. 기존에는 작업자가 수작업으로 하나하나 체크를 했었습니다.다만, 이러한 이미지가 100장...1000장....10000장이라면..?너무나 많은 리소스가 투입될 것이고 작업 효율도 좋지 못할 것으로 생각됩니다. 하지만!!만약 아래와 같은 프로세스를 가진 시스템이 있다면 어떨까요?.?이미지 내의 객체를 찾는다.찾은 객체.. 2025. 3. 17. [AI] 이미지 웹 접근성 ( YOLO 모델 - 적용법과 간단 예제 ) 안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. AI에 대해 업무를 진행하면서 웹 접근성에 대해 문의가 들어왔습니다!웹 접근성이 뭘까.. 궁금하던 참에, 이미지에 대한 웹 접근성을 AI를 통해 점검이 가능할 것 같다는 생각이 들었어요!본격 진행하기 전에 아래와 같은 조건을 두고 진행했습니다!1. 이미지 분석 모델 찾기2. 인터넷 없는 망에서도 동작이 되기 구글링을 진행하다 찾은 모델은 바로 YOLO 모델입니다.해당 모델은손쉽게 모델 다운로드를 통해 이미지 분석을 진행할 수 있었습니다. 오늘은 YOLO 적용법과 간단한 Python 코드를 통한 예제를 알아보도록 하겠습니다.1. YOLO 적용법가장 첫 번째로 이미지 분석을 위해 사용되는 기본적인 소스(파일)들에 대해 다운로드 받아보도록 하겠습니다.gi.. 2025. 2. 28. [AI] RAG 의 구성요소 2 ( Embedding ) 안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. RAG 에 필요한 구성요서 두 번째 시간!바로 비정형 데이터를 사용함에 매우매우 중요한 임베딩에 대해 알아보도록 하겠습니다!1. 임베딩이란?사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 과정 가장 간단한 형태의 임베딩은 단어의 빈도를 기준으로 벡터로 변환하는 것입니다. 구분A 책B 책C 책D 책탕수육0297고양이0100동물0100위에 표에서 B 책의 임베딩은 [2,1,1] 이고 탕수육의 임베딩은 [0,2,9,7,] 입니다.C 책과 D 책에서 탕수육의 단어가 많이 겹친 것을 알 수 있습니다.위 표를 마탕으로 C 책과 D 책은 탕수육이라는 소재를 공유한다는 점에서 비슷한 작품일 가능성이 높습니다.고양이와 동물은 .. 2024. 9. 4. [AI] 간단한 RAG 구현 ( Anaconda, Streamlit, OpenAI, Flask, Chroma, Hugging Face ) 안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. 오늘은 RAG 에 필요한 구성요소들을 조합하여 실제로 RAG 개발을 해보는 시간을 가지도록 하겠습니다.바로 가시죠!1. 개요RAG 아키텍쳐는 아래와 같이 설계하였습니다.Anaconda : Python 가상환경 구성Streamlit(UI) : 데이터 분석과 시각화를 함께 간편하게 수행 가능한 파이썬 오픈소스 라이브러리RAG ServerLangChain : 언어 모델을 기반으로 한 어플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크Chroma : 임베딩 벡터를 저장하기 위한 오픈소스 소프트웨어 ( Vector DB )Hugging Face : 다양한 트렌스포머 모델과 학습 스크립트를 제공하는 모듈 ( 임베딩 )OpenAI : 사용자의 프롬프트를 분석하여 원하는 정보.. 2024. 9. 3. [AI] RAG 의 구성요소 1 ( Vector DB ) 안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. 이전 포스팅을 통해 RAG 의 기초에 대해 알아보았습니다.오늘은 RAG 의 구성요소 첫 번째 Vector DB 에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이전 포스팅을 보고 오시면 좀 더 이해하기 쉽습니다. [AI] RAG ( Retrieval Augmented Generation ) 의 기초안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. 요즘 AI 에 대해 많은 관심이 생겨 이리저리 공부 중에 있습니다. 그 중 LLM에 대해 공부를하다 RAG 라는 것을 알게되었습니다. 오늘은 Lbeanistory.tistory.com1. Vector DB 란벡터 형식의 데이터를 저장, 쿼리 분석에 특화된 데이터베이스벡터는 공간상의 점을 나타내는데 사용하며, 다차원 .. 2024. 8. 21. [AI] RAG ( Retrieval Augmented Generation ) 의 기초 안녕하세요🐶빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. 요즘 AI 에 대해 많은 관심이 생겨 이리저리 공부 중에 있습니다. 그 중 LLM에 대해 공부를하다 RAG 라는 것을 알게되었습니다. 오늘은 LLM에서 사용되고 있는 RAG 에 대해 알아보도록 하겠습니다.1. RAG 가 등장배경RAG 는 현재 널리 사용되고 있는 LLM 의 한계로부터 나오게된 개념이다.대표적으로 아래와 같이 4가지가 있다.LLM 이란 GPT 모델 별로 학습되어 있는 데이터가 다르다.OpenAI 의 GPT-4-turbo 를 보면 23 년 12월까지의 데이터가 학습된 것을 볼 수 있다.그렇다면 23년 12월과 현재 사이의 데이터에 대한 학습은 어떻게 되는 것일까?공백의 사이 데이터가 학습되지 않은 LLM은 거짓된 답변이 사실인 것 처럼 .. 2024. 8. 20. [OCR] Google Vision Ai 적용 ( 이미지 분석 - Python ) 안녕하세요🐶 빈지식 채우기의 비니🙋🏻♂️ 입니다. 요즘 AI에 대해 많은 관심과 더불어 실생활에 사용이 되는 경우가 많아졌습니다. 실제로 AI 기술을 제공하는 오픈 플랫폼도 많이 등장하고 있으며, 다수의 기업에서 진행되고 있는 프로젝트에서 사용이 되고 있습니다. 오늘은 많은 오픈 플랫폼 중 Google 에서 제공되는 Vision AI에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. Google Vision AI 란. https://cloud.google.com/vision?hl=ko cloud.google.com Google 에서 제공해주는 머신러닝 기반 이미지 분석 AI 이다. 많은 기능이 있으나 위와 같이 4개의 기능으로 요약할 수 있습니다. 우리는 Vision API를 통해 실제 기능으로 사용할 수 있으며, .. 2024. 3. 20. 이전 1 다음 반응형
