2️⃣ Study for work/○ 실무지식DB2 Agent 기본지식 ▶ Agent : 사용자를 대신해 특정 목표를 위해 작업을 수행하는 자율적인 시스템 º 사용자의 요청을 이해 및 처리, 환경과 상호작용, 목표를 달성하기 위해 필요한 행동 수행 º 자연어를 이해하고 추론할 수 있는 기술인 LLM이 Agent 구현 핵심 기술로 활용됨 º Agent 의 정확도를 높이는 방법 : 프롬프트엔지니어링(CoT), RAG(관련 데이터, 이전 대화 내용 등 관련 있는 컨텍스트를 LLM에게 제공), 파인튜닝(특정 도메인에 맞게 학습) ▶ LLM 워크플로우 : LLM에게 반복적인 과정을 통해 최종 답변을 생성할 수 있도록 함 º LLM의 Zero-shot(최종 답변을 한 번에 생성하도록 요구하는 방식) 모드의 한계를 개선하기 위해 고안된 개념 º ReAct, Reflex.. 2025. 6. 17. 분산 시스템 - 데이터 마트, 데이터 웨어하우스 ① Hadoop, NoSQL ▶ 하둡 : 다수의 컴퓨터에서 대량의 데이터를 처리하기 위한 시스템 (분산 처리 소프트웨어 프레임워크) º 웹서버에서 생성된 데이터 → RDB, NoSQL, 텍스트 데이터 → Hadoop (대규모 데이터 처리) º 하둡과 데이터베이스 ▶ NoSQL : 전통적인 RDB의 제약을 제거하는 것을 목표로 한 데이터베이스 º 키 밸류 스토어(다수의 키와 값을 관련지어 저장), 도규멘트 스토어(JSON과 같은 복잡한 데이터 구조를 저장), 와이드 칼럼 스토어(여러 키를 사용해 높은 확장성을 제공) 등 다양한 종류가 있다. ② 데이터웨어하우스 ▶ DW : 데이터를 통합, 분석 및 보고하기 위해 설계된 대규모 저장소 (대량의 데이터 분석 최적화) º 전통적인.. 2025. 3. 17. 이전 1 다음 728x90
