1. 계획 및 설계 목표 정의: 잡초 탐지 및 제거 기능 구현. 경사진 밭과 같은 불규칙한 지형에서 이동 가능. 긴 배터리 수명과 효율적 전력 관리. 설계 구상: 로봇 프레임 설계: 가볍고 튼튼한 구조(알루미늄 또는 탄소섬유 사용). 다리 및 관절 설계: 균형과 이동성을 고려한 구조. 잡초 제거 도구: 로터리 커터 또는 집게 장착.  2. 하드웨어 조립 필수 부품: 프레임: CNC 가공 알루미늄 또는 3D 프린팅 구조. 모터 및 구동 장치: 고토크 서보 모터(예: Dynamixel AX-12A). 센서: IMU (예: MPU-9250): 자세 및 균형 유지. LiDAR (예: RPLIDAR A2): 장애물 감지. GPS (예: Ublox NEO-M8): 위치 추적. 카메라 (예: Intel RealSen..

안녕하세요, AI에 관심 있는 블로그 방문자 여러분. #2024년 AI 기술의 발전을 돌아보며 2024년은 AI 기술이 우리의 일상을 획기적으로 변화시킨 해였습니다: GPT의 진화와 새로운 기능 추가 이미지 생성 AI의 혁신적 발전 AI 기반 자율주행 기술의 확대 의료, 교육 분야의 AI 도입 가속화 #2024년 우리가 경험한 변화들 ▪️기술적 측면 자연어 처리 능력의 비약적 향상 다중 모달 AI의 보편화 AI 윤리 가이드라인 확립 개인화 서비스의 고도화 ▪️사회적 측면 AI 활용 일자리의 증가 교육 방식의 혁신 새로운 직업군의 등장 AI 리터러시의 중요성 부각 #2025년 전망과 준비 새해에는 더욱 흥미로운 변화가 예상됩니다: 기술 트렌드 감정 인식 AI의 발전 메타버스와 AI의 결합 개인 맞춤형 AI..

유효성 검사기 작업 지금까지 Pydantic의 BaseModel을 사용하여 사전 정의된 유형으로 모델 필드를 검증했으며 검증을 추가로 사용자 정의하기 위해 Field를 통합했습니다. BaseModel과 Field 단독으로 꽤 멀리 갈 수 있지만 사용자 정의 논리가 필요한 보다 복잡한 검증 시나리오의 경우 Pydantic 검증기를 사용해야 합니다.유효성 검사기를 사용하면 함수로 표현할 수 있는 거의 모든 유효성 검사 논리를 실행할 수 있습니다. 다음에서 이 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다. 모델 및 필드 검증 계속해서 직원을 예를 들어, 회사에 18세 이상의 직원만 고용한다는 정책이 있다고 가정해 보겠습니다. 새 Employee 개체를 만들 때마다 직원이 18세 이상인지 확인해야 합니다. 이를 처리하..

모델 사용 데이터 스키마를 정의하는 Pydantic의 기본 방법은 모델을 이용하는 것입니다. Pydantic 모델은 주석이 달린 필드가 있는 엔터티에 대한 데이터를 정의하고 저장하는 Python 데이터 클래스 와 유사한 객체입니다. 데이터 클래스와 달리 Pydantic의 초점은 자동 데이터 구문 분석, 검증 및 직렬화에 중점을 둡니다.이를 이해하는 가장 좋은 방법은 자신만의 모델을 만드는 것입니다. 이것이 바로 다음에 수행할 작업입니다. Pydantic BaseModel 작업 인사부에서 직원 정보를 관리하는 데 사용하는 애플리케이션을 구축 중이고 신입 직원 정보가 올바른 형식인지 확인하는 방법이 필요하다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 각 직원에게는 ID, 이름, 이메일, 생년월일, 급여, 부서 및 혜..

Pydantic은 코드베이스의 견고성과 신뢰성을 향상시키도록 설계된 Python용 강력한 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리입니다. 변수가 정수인지 확인하는 것과 같은 기본 작업부터 고도로 중첩된 사전 키와 값이 올바른 데이터 유형인지 확인하는 것과 같은 보다 복잡한 작업에 이르기까지 Pydantic은 최소한의 상용구 코드로 거의 모든 데이터 검증 시나리오를 처리할 수 있습니다.이 튜토리얼에서는 다음 방법을 배웁니다.Pydantic의 BaseModel을 사용하여 데이터 스키마 작업복잡한 사용 사례를 위한 맞춤형 유효성 검사기 작성Pydantic @validate_call로 함수 인수의 유효성을 검사pydantic-settings으로 설정을 관리하고 환경 애플리케이션을 구성이 튜토리..

5단계: LangChain 에이전트 배포 마침내 병원 시스템 챗봇 역할을 하는 LangChain 에이전트가 작동하게 되었습니다. 마지막으로 해야 할 일은 이해관계자들에게 챗봇을 제공하는 것입니다. 이를 위해 챗봇을 FastAPI 엔드포인트로 배포하고 Streamlit UI를 생성하여 엔드포인트와 상호 작용합니다. 시작하기 전에 프로젝트의 루트 디렉터리에 chatbot_frontend/ 및 tests/ 라는 두 개의 새 폴더를 만듭니다. 또한 다음 위치에 추가 파일과 chatbot_api/에 폴더를 추가해야 합니다. FastAPI 앱을 빌드하려면 chatbot_api에 새 파일이 필요하며 , tests/에는 에이전트에 비동기 요청을 보내는 기능을 보여주는 두 개의 스크립트가 있습니다. 마지막으로 chatb..