프로젝트 선택 가이드
세 가지 프로젝트는 난이도와 사용 기술이 다릅니다. 학습 목표에 따라 선택합니다.| 항목 | 감성 분석 | 챗봇 개발 | 문서 QA 시스템 |
|---|---|---|---|
| 난이도 | 중급 | 중상급 | 상급 |
| 핵심 기술 | BERT Fine-tuning | LLM API, Function Calling | 임베딩, 벡터 DB, LLM |
| 사용 모델 | KoBERT / KoELECTRA | GPT-4o-mini / Claude | 임베딩 모델 + GPT-4o-mini |
| 데이터셋 | NSMC (한국어 영화 리뷰) | 직접 설계 | PDF / 텍스트 문서 |
| UI | Gradio Interface | Gradio ChatInterface | Gradio Blocks |
| 소요 시간 | 3~4시간 | 3~4시간 | 4~5시간 |
| 선행 지식 | PLM, NLP 태스크 | 프롬프팅, API 활용 | 임베딩, 유사도 검색 |
| 후행 탭 연결 | Fine-Tuning | Agent | RAG |
공통 환경 설정
모든 프로젝트에서 사용하는 공통 패키지입니다.프로젝트에서 다루는 NLP 기술 매핑
| NLP 기술 | 감성 분석 | 챗봇 | 문서 QA |
|---|---|---|---|
| 텍스트 전처리 | O | - | O |
| 토큰화 (HuggingFace) | O | - | O |
| PLM Fine-tuning | O | - | - |
| 프롬프트 설계 | - | O | O |
| LLM API 활용 | - | O | O |
| Function Calling | - | O | - |
| 출력 파싱 | - | O | O |
| 안전장치 | - | O | O |
| 임베딩 & 벡터 검색 | - | - | O |
| 평가 지표 | O | O | O |
| Gradio UI | O | O | O |
프로젝트 목록
감성 분석 프로젝트
한국어 영화 리뷰 데이터(NSMC)로 KoBERT/KoELECTRA를 Fine-tuning하고 Gradio로 배포합니다
챗봇 개발 프로젝트
LLM API와 Function Calling을 활용한 대화형 챗봇을 구축합니다
문서 QA 시스템
PDF/텍스트 문서 기반의 질의응답 시스템을 구축합니다. RAG 탭의 미리보기입니다.