분류 전체보기9 여러개의 그룹을 특정 조건에 따라 스케줄링하는 분야의 수학 여러 개의 그룹을 기본 조건에 따라 스케줄링하는 문제를 다루는 수학 분야는 조합최적화(Combinatorial Optimization) 및 스케줄링 이론(Scheduling Theory) 입니다. 보다 구체적으로는 다음과 같은 분야와 관련이 있습니다:1. 조합최적화 (Combinatorial Optimization)유한한 경우의 수 중에서 최적의 해를 찾는 수학적 기법을 연구하는 분야입니다.스케줄링 문제는 일반적으로 조합최적화 문제로 모델링되며, 대표적인 기법으로는 그래프 이론, 정수 계획법, 분기 한정법(Branch and Bound) 등이 있습니다.2. 스케줄링 이론 (Scheduling Theory)작업(Job) 또는 태스크(Task)를 제한된 자원(Resource)과 시간(Time) 내에서 가장 .. 2025. 3. 1. LLM 추론형과 비추론형 그리고 벡터 검색 추론 모델과 비추론 모델의 결정적 차이를 알고 싶은데 또 비추론 모델 검색과 벡터 검색의 차이를 알고 싶은데 아직 잘모르겠다.LLM(대규모 언어 모델)의 추론형과 비추론형을 쉽게 이해할 수 있도록 예를 들어 설명해볼게요.1. 비추론형 LLM (Non-Inferential LLM)✅ 정의:비추론형 LLM은 기존 학습된 데이터를 그대로 활용하여 패턴을 따라가는 방식으로 작동합니다. 단순히 입력된 문장과 유사한 문장을 출력하는 방식이며, 깊이 있는 사고 과정이 없습니다.📌 예제 1:📢 입력:"사과는 어떤 색깔인가요?"📤 출력:"사과는 빨간색입니다."이 경우, 모델은 기존 데이터에서 ‘사과’와 관련된 일반적인 정보를 찾아서 그대로 제공하는 것입니다. 즉, 패턴을 기반으로 단순한 응답을 생성하는 방식입니다... 2025. 2. 20. 미들웨어(middleware) 백엔드에서 미들웨어란?미들웨어(Middleware)는 말 그대로 **"중간에서 무언가를 하는 것"**을 의미해. 백엔드에서 미들웨어는 클라이언트(사용자의 요청)와 서버(요청을 처리하는 곳) 사이에서 중간 역할을 하는 프로그램 또는 함수야.미들웨어의 역할미들웨어는 여러 가지 역할을 하지만, 가장 대표적인 역할은 다음과 같아:요청(Request)과 응답(Response) 처리사용자가 요청을 보내면 그 요청을 가로채서 확인하거나 변경할 수 있어.서버가 응답을 보내기 전에 데이터를 추가하거나 수정할 수도 있어.인증 및 권한 관리로그인한 사용자인지 확인하고, 특정 기능에 접근할 권한이 있는지 체크하는 역할을 해.예를 들어, 관리자만 접근 가능한 페이지라면 미들웨어가 먼저 확인하고 관리자만 요청을 진행하게 할 수 .. 2025. 2. 18. 서버에서의 멀티태스킹과 계산기 프로그램 동시 사용 원리 서버 멀티태스킹 개념 및 원리멀티태스킹이란 컴퓨터가 CPU와 메모리 같은 공통 처리 자원을 공유하면서 여러 작업(프로세스)의 일부를 번갈아 가며 실행하여, 일정 시간 동안 여러 작업을 동시에 수행하는 것을 말합니다. 마치 요리사가 여러 요리를 동시에 준비하는 것과 같습니다. 요리사는 한 요리에만 집중하는 것이 아니라, 여러 요리의 진행 상황을 보면서 재료를 손질하고, 불 조절을 하고, 양념을 하는 등의 작업을 번갈아 가며 수행하여 모든 요리를 완성합니다. 이처럼 컴퓨터도 멀티태스킹을 통해 여러 작업을 동시에 처리하여 효율성을 높입니다. 초창기 컴퓨터는 일괄 처리 (batch processing) 방식을 사용했습니다. 이는 여러 프로그램을 메모리에 로드하고, 첫 번째 프로그램부터 순차적으로 실행하는 .. 2025. 2. 18. AI 이메일 요약/분류/검색/처리 개발 가이드 여러 개의 이메일 요약 LLM 애플리케이션 개발 가이드개요: 여러 개의 이메일을 효율적으로 요약해주는 LLM (Large Language Model) 애플리케이션은 정보 과부하 시대에 유용하게 활용될 수 있습니다. 본 가이드에서는 LLM 기반 이메일 요약 애플리케이션 개발에 필요한 단계와 고려 사항을 상세하게 안내합니다.1단계: 개발 환경 구축프로그래밍 언어: Python과 같은 LLM 개발에 용이한 언어를 선택합니다.LLM 라이브러리: Transformers, LangChain 등 LLM 활용에 필요한 라이브러리를 설치합니다.LLM 모델: Hugging Face, OpenAI API 등에서 원하는 LLM 모델을 선택하고 연동합니다.이메일 데이터: 이메일 데이터베이스 또는 API를 연동하여 이메일 데이터.. 2025. 2. 18. CrewAI - 멀티 에이전트 프레임워크 CrewAI는 여러 AI 에이전트가 효과적으로 협업하고 복잡한 작업을 하나의 팀처럼 처리할 수 있도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 마치 가상의 AI 작업 팀을 구성하여 각자 역할과 책임을 가지고 원활하게 협력하는 것과 같습니다.CrewAI의 주요 기능:다중 에이전트 협업: AI 에이전트 간의 소통과 작업 위임을 용이하게 하여 공동 목표 달성을 위해 협력하도록 지원합니다.역할 기반 에이전트: 각 AI 에이전트에게 특정 역할을 부여하여 assigned tasks에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 합니다.자율적인 의사 결정: CrewAI 에이전트는 자신의 영역 내에서 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있어 더욱 역동적이고 효율적인 워크플로우를 구축합니다.유연한 작업 관리: 사용자 정의 도구를 사용하여 작업을 정.. 2025. 2. 18. 이전 1 2 다음
