ITPE * JackerLab

개요Haystack은 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 오픈소스 검색 및 질의응답(Question Answering) 프레임워크이다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 최적화되어 있으며, 문서 검색, 챗봇, 지식 관리 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의HaystackLLM·RAG 기반 검색 및 QA 프레임워크목적외부 데이터와 LLM 결합고품질 검색 및 응답 제공필요성LLM 한계(지식 최신성 부족) 극복실제 데이터 검색·활용 필요Haystack은 LLM의 응답 품질을 강화하기 위한 대표적인 RAG 프레임워크다.2. 특징특징설명비고RAG 최적화검색+생성 결합 구조최신 데이터 반영 가능다양한 커넥..

개요LlamaIndex(구 GPT Index)는 LLM(Large Language Model)이 외부 데이터와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 데이터 프레임워크이다. 문서, 데이터베이스, API 등 다양한 데이터 소스를 연결하고, 인덱싱 및 검색 기능을 제공하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 구축에 최적화되어 있다.1 항목 내용 설명 정의LlamaIndexLLM 기반 데이터 검색·통합 프레임워크목적외부 데이터와 LLM 연결RAG 기반 응답 품질 향상필요성LLM의 지식 한계 극복최신 데이터 검색 및 활용LlamaIndex는 LLM이 정적 파라미터 지식을 넘어 동적 데이터와 상호작용할 수 있게 한다.2. 특징특징설명비고다양한 데이터 소스 연동PDF, DB..

개요CrewAI는 여러 AI 에이전트가 팀(Crew)을 이루어 복잡한 문제를 협력적으로 해결할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크이다. 단일 LLM 기반 에이전트의 한계를 극복하고, 역할 기반 에이전트 협업을 통해 다양한 작업을 자동화·최적화하는 데 중점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의CrewAI다중 AI 에이전트 협업 프레임워크목적역할 기반 협력으로 복잡한 문제 해결LLM 기반 협력적 자동화필요성단일 에이전트 한계 극복대규모·다양한 작업 자동화CrewAI는 에이전트가 각자의 역할(Role)을 수행하며 협력하는 구조를 제공한다.2. 특징특징설명비고역할 기반 구조각 에이전트가 역할(Role)을 가짐유연한 팀 구성 가능다중 에이전트 협업여러 에이전트 간 상호작용복잡한 워크플로우 처리L..

개요데이터 기반 AI 모델 개발과 분석은 양질의 학습 데이터 확보에 의존하지만, 개인정보 보호, 보안, 라이선스 문제 등으로 실제 데이터를 수집·활용하는 데 많은 제약이 따른다. 이를 해결하는 기술적 접근 방식이 바로 **합성 데이터(Synthetic Data)**이다. 그리고 그 중심에 있는 오픈소스 프레임워크가 **Synthetic Data Vault (SDV)**다.SDV는 원본 데이터의 통계적 특성과 관계를 학습하여, 유사한 형태의 합성 데이터를 생성하는 Python 기반 플랫폼으로, 머신러닝, 데이터 공유, 테스트 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDV는 원본 데이터의 분포와 관계를 학습해 유사한 구조의 합성 데이터를 생성하는 오픈소스 라이브러리이다...

개요Guardrails.ai는 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션에서 신뢰성 있는 출력, 보안성, 형식 일관성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 글에서는 Guardrails.ai의 개념과 필요성, 핵심 구성 요소, 기술 요소, 적용 사례 등을 통해 안전하고 제어 가능한 LLM 응용 시스템을 구축하는 전략을 다룹니다.1. 개념 및 정의Guardrails.ai는 LLM의 출력에 대해 **형식 제약(validation)**과 내용 필터링, 보안 정책 적용, 사용자 정의 피드백 루프 등을 통해, 신뢰 가능한 인터페이스를 제공하는 도구입니다.목적: LLM 기반 앱에서 예측 불가능한 출력 제어핵심 기능: 출력 유효성 검사, JSON 스키마 적용, 정책 기반 필터..