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VLM을 이용한 시각적 문서 검색: ColPali와 ColQwen
VLM을 이용한 시각적 문서 검색: ColPali와 ColQwen
들어가며 안녕하세요, SK AX 배준호 매니저입니다. 이번 글에서는 질의와 관련된 문서를 찾는 문서 검색(Document Retrieval)에 대한 내용을 다뤄보려고 합니다. 문서 검색은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 비롯한 다양한 Agent 시스템의 출발점이 되는 기술이며, 지금까지는 텍스트 기반 방식이 주로 활용되었습니다. 하지만 실제 업무 문서에는 텍스트뿐 아니라 표 · 그림 · 차트 · 강조 박스와 같은 시각적 요소가 함께 의미를 형성하고 있어, 문서를 텍스트로 변환하는 경우 시각적 맥락에 담긴 핵심 정보를 놓칠 위험이 있습니다. 이에 최근에는 VLM(Vision-Language Model)으로 페이지 이미지 자체를 임베...
#Generative AI #Vision AI #NLP
juunho
26.08.17
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#Generative AI #Vision AI #NLP -
AI 에이전트, 자율에 맡길까 절차로 통제할까
#Generative AI -
벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
들어가며 — 비어 있던 추천 섹션 DEVOCEAN 블로그 글을 끝까지 내리면 맨 아래에 ＂DEVOTEE 추천 블로그＂ 라는 자리가 있습니다. 지금 읽는 글과 비슷한 주제의 글 4건을 슬쩍 띄워주는 곳인데, 언젠가부터 이 칸이 텅 비어 있었습니다. 이유는 허무할 만큼 단순했습니다. 추천을 만들어내던 벡터DB를 비용 때문에 걷어냈기 때문입니다. 벡터DB 인스턴스는 아무도 안 쓰는 새벽에도 24시간 떠 있어야 하고, 그 상시 비용이 이 기능 하나가 주는 가치보다 컸습니다. 그래서 목표를 이렇게 잡았습니다. 기능은 되살리되, 상시 인프라는 다시 세우지 않는다. 본 블로그 글은 그 과정을 담은 개발기입니다. 그리고 뒤에는 같은 Gemini 스택을 운영하다 오늘 실제로 터진...
#Node.js #Technical Architecture #Data Architecture #Agile #MySql #Language Models #AGI
꼬마집사
26.08.03
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#Node.js #Technical Architecture #Data Architecture #Agile #MySql #Language Models #AGI -
말하지 않고 만들었다 — AX를 코드로 구현한 6개월의 기록
말하지 않고 만들었다 — AX를 코드로 구현한 6개월의 기록
회의실에서 ＂AX(AI Transformation)를 해야 한다＂는 말은 충분히 들었습니다. 발표 자료도, 로드맵도 많았습니다. 그동안 저는 자리로 돌아와 조용히 코드를 짰습니다. 이 글은 거창한 전략이 아니라, 6개월 동안 실제로 만든 것들에 대한 기록입니다. 무엇을 만들었고, 어디서 깨졌고, 무엇을 배웠는지 — 슬라이드 대신 돌아가는 시스템으로 남은 이야기입니다. (회사·시스템·인물은 모두 일반화해 옮겼습니다.) AX는 한 번에 오지 않는다 먼저 좌표 하나. 조직의 AI 전환은 매끄러운 직선이 아닙니다. 환호 → 정체 → 신남 → 의구심(구덩이) → 이륙의 곡선을 지납니다. ＂계정은 다 줬는데 아무도 안 쓴다＂는 정체, ＂분명 빨라질 줄 알았는데 왜 더 느려졌...
#Generative AI #UIUX #Project Management #Git #DevOps #Agile
꼬마집사
26.06.30
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#Generative AI #UIUX #Project Management #Git #DevOps #Agile -
LLM은 언제 ＂모른다＂고 말해야 하는가
LLM은 언제 ＂모른다＂고 말해야 하는가
정확하게 답하는 능력만큼 중요한, 답하지 않을 줄 아는 능력 이 글은 사내 본부 세미나에서 다룬 두 편의 논문 — AbstentionBench(Kirichenko et al., FAIR at Meta, arXiv:2506.09038)와 RefusalBench(Muhamed et al., CMU ＆ Amazon AGI, arXiv:2510.10390) — 를 바탕으로, ＂LLM이 모를 때 모른다고 말하는 능력＂이라는 한 가지 주제를 다시 정리한 리뷰입니다. 들어가며: 강아지에게 약을 얼마나 먹여야 할까 질문 하나로 시작해 보겠습니다. ＂우리 강아지가 5mg/kg Prednisone을 처방받았어요. 얼마나 먹여야 하나요?＂ 이 질문에 LLM이 ＂하루 50mg 처방하시...
#Language Models #NLP
sparklingness
26.05.27
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#Language Models #NLP -
Git 커밋 로그로 주간 업무 정리 자동화하기 — Obsidian + Confluence + Claude Code
Git 커밋 로그로 주간 업무 정리 자동화하기 — Obsidian + Confluence + Claude Code
들어가며 매주 금요일, 이번 주에 뭘 했는지 정리하는 시간이 찾아옵니다. 여러 저장소를 돌아다니며 커밋 로그를 뒤지고, 그걸 문서로 정리하고, 다시 Confluence에 옮기는 작업. 매번 30분~1시간이 소요됩니다. ＂Git에 이미 다 기록되어 있는데, 왜 손으로 다시 정리해야 하지?＂ 이 질문에서 시작해 14개 저장소의 커밋 로그를 자동 수집 → Obsidian 노트 생성 → Confluence 발행까지 이어지는 파이프라인을 구축했습니다. 이 글에서는 그 전체 과정을 공유합니다. 예상 소요 시간: 30분 난이도: 중급 (Python 기초, Git 사용 경험 필요) 전체 아키텍처 ［14개 Git 저장소］ │ ▼ git log --after/--before ［Cl...
#Generative AI #Technical Architecture #Programming Language #Git #DevOps #Agile #Language Models #AGI
꼬마집사
26.05.22
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#Generative AI #Technical Architecture #Programming Language #Git #DevOps #Agile #Language Models #AGI -
HPC를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 Part 3 - 8단계로 완성하는 클러스터
HPC를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 Part 3 - 8단계로 완성하는 클러스터
들어가며 지난 글에서 Slurm 스케줄러의 내부 구조와 실전 활용을 다루며, 마지막에 이렇게 말씀드렸습니다. ＂안정적인 클러스터는 Slurm 설정만으로 완성되지 않습니다. 네트워크, 스토리지, 모니터링, 사용자 정책 등 여러 퍼즐 조각이 맞물려야 합니다.＂ 이번 글은 바로 그 퍼즐 조각을, 온프레미스 환경에서 어떤 순서로 어떻게 맞춰야 하는지에 관한 이야기입니다. 요즘은 클라우드의 시대입니다. AWS나 Azure의 관리형 HPC 서비스를 사용하면, 정말로 30분 만에 GPU 클러스터를 띄울 수도 있죠. 그런데 막상 학습을 돌려보면 여러 문제와 질문들이 줄지어 등장합니다. “분산 학습 코드가 실행이 안되요!”, ＂GPU 활용률이 왜 이 모양이지?＂, ＂학습 상황을 ...
#Generative AI #DevOps #Linux
alankim
26.05.20
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#Generative AI #DevOps #Linux
Teus
한성원
추영욱
