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Langgraph.prebuilt의 create_react_agent를 이용해 ReAct Agent를 생성하면 이미 StateGraph가 컴파일되어서 반환되기때문에 이걸로 Agent를 만들면 워크플로우를 수정할 수 없다. Agent를 개발하다보니 추가적인 단계를 정의해야할 일이 생겨 더 이상 create_react_agent를 사용할 수 없었다. 그래서 create_react_agent의 코드를 분석해서 커스터마이즈 가능하도록 일부 코드들을 들고와서 create_custom_react_agent를 만들었다. StateGraph가 컴파일 되기전에 customize_workflow로 graph를 받아서 추가로 workflow를 수정한 뒤에 컴파일 할 수 있다. 주석도 열심히 달아두었기때문에 처음부터 ReAc..

2024년 9월 20일, Anthropic은 Contextual Retrieval이라는 개념을 제시했다. Contextual Retrieval은 기존의 RAG의 검색 성공률을 향상시키기 위한 방법으로, Contextual Embeddings와 Contextual BM25의 두가지 하위 기술을 사용한다. Anthropic에 따르면 이 방법을 이용할 경우 실패한 검색 수를 49%까지 줄일 수 있으며, ReRanking과 함께 사용하면 67%까지 줄일 수 있다고한다. 최근에는 RAG에 이어 CAG(Cache-Augmented Generation)도 등장했다. CAG는 더 길어진 LLM의 Context Window를 충분히 활용하여, 검색 증강하려는 문서의 전체 내용이 Context Window에 들어갈 수 있..

유튜브에서 AI가 생각한 "나루토" 캐릭터 등등이 유행하길래 나도 만들어보고 싶어서 시도를 해보았다. Stable Diffusion에다가 Realistic Vision V2.0 모델을 적용시키고 아래 키워드들을 사용했다. img2img로 만든 것도있지만, 이누야샤의 경우는 text2img의 결과물이다. photo of , detailed faces, highres, RAW photo 8k uhd, dslr 모든 것이 나루토 정도 퀄리티만 되어도 바로 유튜브 비디오 찍어내려고 했는데... 그나마 이 이미지들도 파라미터를 조절해가면서 얻은거라... 아마도 랜덤한 파라미터를 주면서 한 캐릭터당 5장씩 뽑아내도록 자동화를 해보면 괜찮아질 수도 있을거같기도하고...ㅋㅋㅋ 캐릭터가 너무 얼탱이 없어서 올려본다.