말도 많고 탈도 많았던 최종프로젝트입니다~!다들 이번 생에 협업은 처음이었던지라 많이 서툴었던 것 같아서 아쉽습니다.그래도 다들 포기하지 않고 막판 스퍼트 달려준 것 고맙습니다~ 진짜진짜 제대로 끝마칠 수 있을까 걱정 많이 했는데생각보다 더 좋은 결과물 나온 것 같아서 다행이에요.여기서 나중에 추가로 디벨롭이 더 될 수 있기를 빌어봅니다. 원유선 튜터님, 양봉현 튜터님 두분께 너무 감사드리고,,특히 원유선 튜터님 너무너무 감사했습니다ㅠㅠ튜터님 없었으면 절대 완성하지 못했을 것 같은... 발표 때 너무너무 긴장했어서 발표 끝나자마자 광광 울었는데암튼,, 감정이 복잡했음ㅎ이번 프로젝트로 인해서 많이 부족한걸 느꼈고,열심히 해야겠다고 생각했습니다~프로젝트 하기 전보다 부디 인간적으로나 기술적으로나 성장했기를...

rag.py  코드 비교 리뷰 👀이번 팀플을 진행하면서 RAG를 사용하기 위해 rag.py 모듈을 만들어서 코드를 짜보았는데,첫번째 코드로 장고서버 돌렸을 때 출력된 결과와 두번째 코드로 출력된 결과가 달라서 에 대한 리뷰를 해보자함~# 첫번째 코드import numpy as npfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityfrom .models import CrawledDatadef search_similar_documents(query_embedding): embeddings = [data.embedding for data in CrawledData.objects.all()] embeddings = np.array(embeddings) ..