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요약1. FAQ 문서를 Embedding을 만들어 Vector DB에 저장2. 사용자 질의가 들어올 시, 2-1. 해당 질의의 Embedding 값을 얻은 후 2-2. cosineSimilarity를 사용하여, 가장 유사도가 높은 문서를 가져옴Embedding 생성OpenAI의 text-embedding-ada-002 모델 사용예제: 공식 문서 | cookbook아래 코드 예시는 Flask를 사용하여 챗봇 엔드포인트를 구현한 것으로, 사용자가 POST 요청을 보내면 해당 질의의 임베딩 값을 반환한다.from flask import Flask, request, jsonifyfrom elasticsearch import Elasticsearchimport openaiapp = F..
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문제 https://leetcode.com/problems/implement-stack-using-queues/description/ 오직 두개의 queue만을 사용하여 후입선출(LIFO)의 stack을 구현하여라. 구현된 스택은 기본 스택의 함수(push, top, pop, empty)들을 지원하여야 한다. MyStack 클래스를 구현하여라. void push(int x): 스택의 끝에 x를 넣는다. int pop(): 스택의 끝 값을 지우고, 이를 반환한다. int top(): 스택의 끝 값을 반환한다. boolean empty(): 스택이 비어있으면 true를 반환하고, 아니라면 false를 반환한다. 주의 오직 큐의 표준 operation만을 사용하여라. 이는 큐의 끝에서 요소를 추가하는 push..
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문제 https://leetcode.com/problems/frog-jump/description/ 개구리는 강을 건넌다. 강은 몇개의 unit으로 나뉘어져있고, 그곳에는 돌이 있을 수도 있고 없을수도 있다. 개구리는 돌 위에서 점프할 수 있으며 물로 뛰어들어선 안된다. 오름차순으로 정렬된 stones(돌)의 위치 리스트가 주어졌을 때, 개구리가 마지막 돌에 착륙하며 강을 건널 수 있는지 판별하라. 처음 개구리는 첫번째 돌 위에 서 있으며, 첫번째 점프는 1 unit만큼이다. 만약 개구리의 마지막 jump가 k unit만큼이었다면, 다음 점프는 k-1, k 또는 k+1 unit만큼이어야 한다. 개구리는 오직 앞으로만 갈 수 있다. 풀이 public class LeetCode_403_FrogJump { H..
DP 메모이제이션(memoization) 이전에 계산한 값을 메모리에 저장해서 매번 다시 계산하지 않도록 하여 전체적인 실행속도를 빠르게 하는 기술 → 동적 계획법의 핵심 기술! ex) 피보나치 수열의 재귀: 중복호출을 반복하게 됨 # memo를 위한 배열을 할당하고, 모두 0으로 초기화 한다. # memo[0]을 0으로 memo[1]은 1로 초기화 한다. fibo(n) IF n>=2 AND memo[n] = 0 memo[n] w K[i, w]
