생성AI, LLM, AI Agent와 그래픽, 디자인, 미디어아트 관련 자료 소개

이 글은 생성AI, LLM, AI Agent와 그래픽, 디자인, 미디어아트에 관한 자료를 정리한 것이다. 관련 도구 및 예제는 다음 링크에 자세히 설명하였으니 참고한다.

• mac999/llm-media-art-demo

프롬프트에서 생성된 그래픽스 예시

Blender LLM 기반 그래픽 모델링 관련 자료

LLM, ollama, Blender python library 등을 이용하면, 프롬프트를 입력해, 3차원 모델을 자동 생성할 수 있다. 다음은 관련 예시를 보여준다. 

Prompt: Create 100 cubes. The y position of each cube follows the cosine function along the x-axis with random color.

이를 이용해 다음과 같은 GPT 에이전트가 구현된다. 

상세한 동작 메커니즘은 다음 링크를 참고한다.

• mac999/blender-llm-addin

LLM과 컴퓨터 그래픽스

앞에서 사용한 방법과 동일하게, OpenGL, processing.org 등 3차원 가시화 도구를 이용해 실시간으로 프롬프트를 통해 컴퓨터 그래픽스 장면을 생성할 수 있다. 다음은 프롬프트를 통해 생성된 그래픽스를 보여준다. 

데이터 기반 그래픽스 렌더링 예시

생성된 그래픽스 코드는 다음과 같다. 

from p5 import *

import pandas as pd

# Load the dataset

data = pd.read_csv('input.csv')

def setup():

  size(720, 400)

  no_stroke()

def draw_cone(size_x, size_y, position):

  with push_matrix():

    translate(*position)

    cone(size_x, size_y)

def draw():

  background(20, 100, 24)

  lights()

  rotate_x(frame_count * 0.01)

  # rotate_y(frame_count * 0.01)

  blinn_phong_material()

  interval = 200

  for i, row in data.iterrows():

    x = (i % 3) * interval - interval

    y = 0

    z = (i // 3) * interval - interval

    draw_cone(row['energy'], row['temperature'], (x, y, z))

  locX = mouse_x - width/2

  locY = mouse_y - height/2

  light_specular(0, 0, 255)

  point_light(360, 360*1.5, 360, locX, locY, 400)

if __name__ == '__main__':

  run(mode='P3D')

LLM과 사운드 엔지니어링

동일한 원리로 사운드를 개발할 수 있다. 다음은 LLM을 통해 생성된 사운드 코드를 실행한 결과이다. 

사운드 생성 예

생성된 코드는 다음과 같다.

from psonic import *

import time

from threading import Thread, Condition

set_server_parameter_from_log("127.0.0.1")

def play_mozart(condition):

  while True:

    with condition:

      condition.notifyAll() # Message to threads      

    beat = 0.33

    melody = [

      E5, E5, F5, G5, G5, F5, E5, D5, C5, C5, D5, E5, E5, D5, D5,

      E5, E5, F5, G5, G5, F5, E5, D5, C5, C5, D5, E5, D5, C5, C5

    ]

    # Drum beat pattern

    def play_beat():

      sample(DRUM_HEAVY_KICK, amp=1.5)  # Strong kick drum

      sample(ELEC_CHIME, amp=1.2)  # Electric guitar sample

      sample(BD_ZOME, amp=1.5)

      sleep(beat / 2)

      sample(DRUM_CYMBAL_CLOSED, amp=1.2)  # Closed cymbal

      sample(ELEC_CHIME, amp=0.6)  

      sample(BD_ZOME, amp=0.6)

      sleep(beat / 2)

      sample(DRUM_SNARE_HARD, amp=1.3)  # Strong snare

      sample(ELEC_CHIME, amp=1.2)   

      sample(BD_ZOME, amp=1.3)

      sleep(beat / 2)

      

      sample(DRUM_CYMBAL_CLOSED, amp=1.2)

      sample(ELEC_CHIME, amp=0.6)  

      sample(BD_ZOME, amp=0.6)

      sleep(beat / 2)

    # Melody, Beat Channel Play 

    for note in melody:

      play(note, amp=1.0) # , release=0.2)  # Melody

      play_beat()  # Beat Pattern

condition = Condition()

mozart_thread = Thread(name='producer', target=play_mozart, args=(condition,))

mozart_thread.start()

input("Press Enter to continue...")

LLM과 피지컬 컴퓨팅

피지컬 컴퓨팅에 많이 사용되는 아두이노 등을 이용해, 프롬프트로 명령을 주면, 임베딩 컴퓨터가 명령을 실행할 수 있는 코드를 LLM이 생성해, 모터, 조명과 같은 액추에이터를 동작시킬 수 있다. 다음은 그 예를 보여준다. 

Arduino programming with CrewAI · The Neural Maze

참고로, 아두이노의 경우, .ino 코드 파일을 실시간으로 컴파일해 아두이노보드로 전송하는 cli 도구가 설치 시 포함되어 있다. 이를 이용해, 컴파일 에이전트를 구현할 수 있다. 

Arduino CLI 도구

이 주제와 관련된 레퍼런스는 다음과 같다.

레퍼런스

AI 에이전트

• Can I install Pandas (or other modules) into Blender's Python? - Coding / Python Support - Blender Artists Community
• The Best Ollama Models for Developers and Programmers | by Ramesh kannan s | Dec, 2024 | Medium
• Best LLM Model for coding : r/LocalLLaMA
• codellama:7b
• Comparing multi-agent frameworks
• CrewAI

그래픽 모델링

• 5 Steps to setup VSCode for Blender Python (on Windows)
• Fake Blender Python API module collection for the code completion.
• Vision models · Ollama Blog
• P5 library documentation

사운드 엔지니어링

• Music + Coding = Sonic PI. I love music. I love listening to it… | by Derick Castillo | Medium
• Python-sonic: Programming Music with Python, Sonic Pi and Supercollider
• sonic-pi: Code. Music. Live.
• Sonic Pi - The Live Coding Music Synth for Everyone
• Python DSP module
• csound: Main repository for Csound
• librosa
• Python audio and music signal processing library
• Link sonic pi to Python - Support, Help & Resources - in_thread
• Python Sound Synthesis Libraries | Restackio

피지컬 컴퓨팅

• AI-Assisted Arduino Programming. The rapid advancement of Large Language… | by LM Po | Medium
• M5 board
• Using Llama 3 to control Home Assistant - Configuration / Voice Assistant - Home Assistant Community
• Using Llama 3 to Control Home Assistant | fixtSE
• Programming Arduino with Python - DEV Community
• Compile & Upload Arduino Code with Python | Tinker Assist Blog

CAD 모델 생성AI 및 LLM 기술 조사

이 글은 CAD 모델 생성AI 및 LLM 기술을 조사한다.

SolidGen (Autodesk)

조사를 위해 다음 키워드로 구글링, GITHUB, 논문 검색을 수행한다. 

'CAD', 'Scketch', 'LLM', 'Generative AI', 'Transformers', 'github', 'huggingface'

다음은 검색된 기술 결과를 보여준다. 

ABC: A Big CAD Model Dataset For Geometric Deep Learning : Faculty Digital Archive : NYU Libraries

BrepGen: A B-rep Generative Diffusion Model with Structured Latent Geometry

Text2CAD: Text to 3D CAD Generation via Technical Drawings

Don’t Mesh with Me: Generating Constructive Solid Geometry Instead of Meshes by Fine-Tuning a Code-Generation LLM

CAD-GPT: Synthesising CAD Construction Sequence with Spatial Reasoning-Enhanced Multimodal LLMs

SPFN: Source code for "Supervised Fitting of Geometric Primitives to 3D Point Clouds" [CVPR 2019].

Hippogriff/parsenet-codebase: Code base of ParSeNet: ECCV 2020

From 2D CAD Drawings to 3D Parametric Models: A Vision-Language Approach

Sketch-A-Shape: Zero-Shot Sketch-to-3D Shape Generation

HG-CAD: Hierarchical Graph Learning for Material Prediction and Recommendation in Computer-Aided Design

Cad Recode - a Hugging Face Space by filapro (Wooden House Free 3D Model - .fbx .obj .stl - Free3D)

CadQuery/cadquery: A python parametric CAD scripting framework based on OCCT

huggingface/diffusers: 🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch and FLAX.

레퍼런스

• CAD-LLM:Large Language Model for CAD Generation
• HG-CAD: Hierarchical Graph Learning for Material Prediction and Recommendation in Computer-Aided Design
• SolidGen: An Autoregressive Model for Direct B-rep
• Pytorch package to compute Chamfer distance between point sets (pointclouds).
• Sketch-A-Shape: Zero-Shot Sketch-to-3D Shape Generation
• A list of awesome Computer-Aided Design (CAD) papers
• BrepGen: [SIGGRAPH 2024] Official PyTorch Implementation of "BrepGen: A B-rep Generative Diffusion Model with Structured Latent Geometry"
• ABC: A Big CAD Model Dataset For Geometric Deep Learning : Faculty Digital Archive : NYU Libraries
• AutodeskAILab/occwl: Lightweight Pythonic wrapper around pythonocc
• Open CASCADE Technology: Introduction
• Text2CAD: Text to 3D CAD Generation via Technical Drawings
• SolidGen: An Autoregressive Model for Direct B-rep Synthesis
• CAD-GPT: Synthesising CAD Construction Sequence with Spatial Reasoning-Enhanced Multimodal LLMs
• SPFN: Source code for "Supervised Fitting of Geometric Primitives to 3D Point Clouds" [CVPR 2019]
• parsenet-codebase: Code base of ParSeNet: ECCV 2020.
• ComplexGen: Code for SIGGRAPH 2022 paper: ComplexGen: CAD Reconstruction by B-Rep Chain Complex Generation
• From 2D CAD Drawings to 3D Parametric Models: A Vision-Language Approach
• Awesome-CAD: 😎 A list of awesome Computer-Aided Design (CAD) papers
• Awesome-Sketch-Based-Applications: :books: A collection of sketch based application papers

Stable Point Aware 3D 사용기

이 글은 Stable Point Aware 3D 사용기를 공유한다.

• Stable Point-Aware 3D - a Hugging Face Space by stabilityai

레퍼런스

• LLaMA Mesh - a Hugging Face Space by Zhengyi

LLM 기반 BIM 지식 모델 학습 데이터셋 자동 생성 및 LLM 파인튜닝 도구 소개

이 글은 LLM(대형언어모델) 기반 BIM(Building Information Modeling) 지식 모델을 개발하기 위한 BIM 학습 데이터셋 생성 및 LLM 파인튜닝 도구를 소개한다. 

ChatGPT와 같이 일반적인 지식만 학습한 LLM은 환각현상이 심할 수 있으며, 온라인으로 연결된 LLM을 사용해야해 보안문제도 있을 수 있다. 이 글은 이런 문제를 해결하기 위한 도구를 소개한다. 

로컬 LLM 기반 BIM 모델 개발을 위해서는 BIM 데이터셋을 개발해야 하며, LLM(대규모 언어 모델)을 파인튜닝해야 한다. 이 글은 이를 위한 두 개의 프로그램을 소개하고, 각각의 기능과 사용 방법을 설명한다. 소스코드는 다음 github 링크를 참고한다.

• BIM AutoGen Dataset와 LLM 파인튜닝도구: https://github.com/mac999/BIM_LLM

BIM 지식 LLM 모델 학습 프로세스 및 결과

본 프로그램의 동작 방식의 상세한 설명은 레퍼런스를 참고하길 바란다. 이 레퍼런스에는 LLM 파인튜닝, RAG 등의 한계점을 함께 설명하고 있다.   

프로그램 소개

BIM AutoGen Dataset

BIM AutoGen Dataset은 PDF 문서로부터 LLM 파인튜닝을 위한 QA(질문-답변) 데이터셋을 자동으로 생성하는 도구이다. 이 도구는 OpenAI API를 활용해 텍스트를 분석하고, 질문과 답변을 JSON 형식으로 구조화하며, 답변의 모호성을 평가하여 데이터 품질을 높인다.

• PDF 파일에서 QA 데이터셋을 자동으로 생성한다.
• 생성된 데이터셋은 JSON 형식으로 저장되며, LLM 파인튜닝에 적합하다.

LLM Fine-Tuning with PEFT

LLM Fine-Tuning with PEFT는 PEFT(파라미터 효율적 파인튜닝) 기술을 활용해 BIM 도메인에 특화된 LLM(SLM)을 8GB GPU에서도 효율적으로 파인튜닝할 수 있게 한다.  이 도구는 Hugging Face와 W&B(Weights & Biases)와 같은 툴과 통합되어 모델 성능 모니터링 및 결과 공유가 가능하다.

• LLM(Llama-3-8B 등)을 PEFT 기술로 경량화하여 파인튜닝한다.
• 8GB GPU에서도 실행 가능하며, 저비용 환경에서도 모델 학습을 지원한다.
• Hugging Face와 W&B 통합으로 학습 상태를 실시간으로 추적하고 공유할 수 있다.

사용방법

BIM AutoGen Dataset

1. 필수 라이브러리 설치:

   pip install os json PyPDF2 argparse re camelot fitz pdfminer.six openai tqdm

2. PDF 파일 준비:

   - `input` 폴더에 처리할 PDF 문서를 추가한다.

3. 다음 명령어를 사용해 스크립트를 실행한다:

   python BIM_autogen_dataset.py --input ./input --output ./output

4. 결과:

   - 생성된 QA 데이터셋은 `output` 폴더에 JSON 형식으로 저장된다.

LLM Fine-Tuning with PEFT

1. 필수 라이브러리 설치:

   pip install pandas torch wandb transformers huggingface_hub trl datasets peft PyPDF2 camelot-py pymupdf pdfminer.six openai tqdm

2. API Key 설정:

   - Hugging Face API Key: Hugging Face 계정을 통해 API 키를 발급받는다.

   - Weights & Biases API Key: W&B 계정을 통해 API 키를 발급받는다.

3. 데이터셋 준비:

   - BIM AutoGen Dataset으로 생성된 QA JSON 파일을 `dataset` 폴더에 저장한다.

4. 다음 명령어를 사용해 스크립트를 실행한다:

   python BIM_LLM_finetuning.py

5. 결과:

   - 파인튜닝된 모델은 `output_finetuning_model` 디렉토리에 저장된다.

   - 학습 로그는 `finetuning.log` 파일에 저장된다.

마무리

이 글은 BIM AutoGen Dataset과 LLM Fine-Tuning with PEFT를 통해 BIM 도메인에서 머신러닝 및 LLM 활용을 간소화하고자 하는 목적을 담고 있다. 모든 코드는 MIT 라이선스 하에 제공된다. 이 도구는 일반화된 프로세스로 개발되어 있으므로, BIM 이외 다른 분야에도 사용자화하여 활용할 수 있다.

레퍼런스

이 레퍼런스에는 LLM 파인튜닝, RAG 등의 한계점을 함께 설명하고 있다. 실제 해보면 알겠지만, 모든 문제를 해결하는 만병 통치약은 없다. 특정 영역에서 효과적인 솔류션도, 다른 영역에는 효과가 없는 경우가 많다는 것을 고려하고, 이러한 기술을 활용할 필요가 있다. LLM 생성모델에 대한 좀 더 깊은 이해가 필요하다면 이 블로그의 '스테이블 디퓨전', '트랜스포머스' 관련글을 참고하길 바란다. 

1. 생성형 AI 기반 BIM 전문가 시스템 개발해 보기 - 캐드앤그래픽스
2. BIM 기반 LLM 모델 개발을 위한 학습 데이터 처리와 파인튜닝 프로세스 개발
3. Earthwork Network Architecture (ENA): Research for Earthwork Quantity Estimation Method Improvement with Large Language Model

최근 SLM(Small Language Model) 모델 성능 테스트 사용기

이 글은 최근 SLM(Small Language Model) 모델 성능 테스트 사용기를 간략히 정리한 것이다.

테스트를 위해, ollama를 설치한 후, 터미널에서 다음 명령을 입력해 각각 적합한 SLM 모델을 다운로드 받는다.

ollama run gemma2

SLM 실행 모습

정보 생성 결과 예시

사용한 SLM 모델 중 유명한 gemma-2, llama-3, phi4를 테스트해보았다. 

• gemma-2: 실행 속도가 매우 빠르다. 맥락에 따른 정보 생성 성능이 뛰어나다.
• llama-3: 실행 속도는 중간이다. 생성 품질은 뛰어나다.
• phi4: 실행 속도는 중상이다. 생성 품질도 뛰어나다.

다만, 이런 SLM은 4K 이내 프롬프트 크기 입력 등의 한계가 있다. 

레퍼런스

• Introducing Phi-3: Redefining what's possible with SLMs | Microsoft Azure Blog
• Complete Guide to Running Ollama’s Large Language Model (LLM) Locally — Part 1 | by Gen. David L. | Medium
• I Ran 9 Popular LLMs on Raspberry Pi 5; Here's What I Found
• How to Install Microsoft Phi-4 Locally?
• What makes Microsoft's Phi-3-Mini AI model worth paying attention to - CO/AI
• Microsoft Phi-4: A Small LLM in Complex Reasoning, Outperforming Qwen 2.5–14B and Performance Overview | by Md Monsur ali | Dec, 2024 | Level Up Coding
• Introducing Phi-4: Microsoft’s Newest Small Language Model Specializing in Complex Reasoning : r/LocalLLaMA

Gradio 와 LangChain 을 이용한 간단한 챗봇 개발하기

이 글은 손쉽게 웹 어플리케이션을 개발할 수 있는 Gradio 와 LangChain 을 이용해 간단한 챗봇을 개발해 본다. 

Gradio 적용 예시(YOLO. CLIP. AEC 건설 분야)

환경 설치

터미널에서 다음 라이브러리를 설치한다.

pip install gradio langchain

코딩

다음을 코딩하고 실행한다. 

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

import os

import gradio as gr

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<input your openai key"  # API 키 설정

llm = ChatOpenAI(temperature=1.0, model='gpt-4o-mini')  

# LLM 응답 처리

def response(message, history, additional_input_info):

    history_langchain_format = []

    history_langchain_format.append(SystemMessage(content= additional_input_info))

    for human, ai in history:

            history_langchain_format.append(HumanMessage(content=human))

            history_langchain_format.append(AIMessage(content=ai))

    history_langchain_format.append(HumanMessage(content=message))

    gpt_response = llm(history_langchain_format)

    return gpt_response.content

# 인터페이스 생성

gr.ChatInterface(

    fn=response,   # LLM 응답처리 콜백함수 설정

    textbox=gr.Textbox(placeholder="Talk", container=False, scale=7),

    chatbot=gr.Chatbot(height=1000),

    title="ChatBot",

    description="I'm a chatbot that can chat with you. I'm lovely chatbot.",

    theme="soft",

    examples=[["Hi"], ["I'm good"], ["What's your name?"]],

    retry_btn="resend",

    undo_btn="delete❌",

    clear_btn="delete all💫",

    additional_inputs=[

        gr.Textbox("", label="Input System Prompt", placeholder="I'm chatbot.")

    ]

).launch()

실행 결과

성공한 결과는 다음과 같다. 

마무리

Gradio는 2019년에 Abubakar Abid에 의해 개발된 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 머신러닝 모델을 손쉽게 웹 애플리케이션 형태로 배포하고 공유할 수 있도록 설계되었다.021년, Gradio는 AI 커뮤니티에서 널리 알려진 Hugging Face에 인수되었으며, 이를 통해 더욱 발전하고 있다.근에는 Gradio 5.0 버전이 출시되어, 월 사용자 수 200만 명과 47만 개 이상의 애플리케이션을 보유한 AI 개발 생태계의 핵심 도구로 자리 잡았다.

Abubakar Abid | LinkedIn

레퍼런스

• Quickstart
• Gradio | 🦜️🔗 LangChain

LangChain 작동 메커니즘 분석기

이 글은 LangChain(랭체인) 작동 메커니즘을 분석한 것이다. 

랭체인은 제한된 LLM 입력 프롬프트 크기 한계 내에서 LLM의 추론 기능을 잘 활용하기 위해 개발된 라이브러리이다. LLM 환각 현상 등을 개선하기 위해 RAG 기법을 적극 개발하고 있는데, 이로인해, 다음과 같이 다양한 벤더사의 LLM, vector database, chunking 등을 지원해야 했다. 그러므로, 객체지향적으로 설계되어 추상화 레이어가 매우 깊고 복잡한 면이 있다.

다음은 주요 핵심 기능의 동작 방식을 설명한다.

도구(Tools)
LangChain에서 도구는 에이전트가 자연어 처리 이상의 작업을 수행할 수 있도록 제공되는 기능이나 API이다. 이 코드는 이를 명확히 정의하고 에이전트가 사용할 수 있도록 등록하고 있다.

코드에서의 예시:
functions = {
    "getWeather": {
        "name": "getWeather",
        "description": "Realtime info about the weather.",
        "parameters": CITY_PARAM,
        "function": partial(get_request, "/api/weather")
    },
    "getPopulation": {
        "name": "getPopulation",
        "description": "Realtime info about the population.",
        "parameters": CITY_PARAM,
        "function": partial(get_request, "/api/population")
    },
}
이름(name): 각 도구를 고유하게 식별할 수 있는 이름이다.
설명(description): 도구가 수행하는 작업을 설명한다.
매개변수(parameters): 도구가 받는 입력의 JSON 스키마를 정의한다.
함수(function): 도구가 실제로 실행할 작업이다. 여기서는 partial을 사용해 API 엔드포인트를 바인딩하였다.
LangChain과의 대응: LangChain에서 Tool 클래스 또는 tool 데코레이터로 도구를 정의하며, 위 코드와 유사한 방식으로 도구를 등록한다.

메모리(Memory)
메모리는 에이전트가 대화의 문맥을 유지하도록 돕는다. 제공된 코드에서는 messages 리스트가 이러한 역할을 한다.
코드에서의 예시:
messages = []
messages.append({"role": "system", "content": "You are an AI assistant with multiple tools..."})
messages 리스트는 대화 이력을 저장하며, 시스템 프롬프트, 사용자 입력, 모델 응답을 순차적으로 기록한다.
LangChain과의 대응: LangChain에서는 ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory와 같은 메모리 모듈을 사용해 대화 이력을 관리한다.

에이전트 루프(Agent Loop)
에이전트 루프는 모델의 응답을 처리하고, 필요한 경우 도구를 호출하며, 사용자가 원하는 결과를 도출할 때까지 반복한다.
코드에서의 예시:
iter = 0
while iter < MAX_ITERATIONS:
    response = openai.ChatCompletion.create(...)
    if message.get("function_call"):
        function_name = message["function_call"]["name"]
        results = call_function(function_name, function_input)
        messages.append({"role": "function", "name": function_name, "content": results})
        iter += 1
    else:
        return message['content']

모델이 도구 호출 여부를 판단하며, 호출한 결과를 메시지 이력에 추가한 후 루프를 반복한다.
LangChain과의 대응: LangChain의 AgentExecutor는 에이전트의 도구 호출 및 반복 작업을 자동으로 관리한다.

확장된 구성 요소
동적 도구 호출
도구를 동적으로 호출하기 위해 도구 이름과 매개변수를 사용하여 실행하는 로직이 포함되어 있다.
코드에서의 예시:
def call_function(name, params):
    f = functions[name]
    return f['function'](json.loads(params))
도구 이름과 입력 데이터를 기반으로 적절한 함수를 실행한다.
LangChain과의 대응: LangChain은 등록된 도구의 run 메서드를 사용해 자동으로 호출하며, 이를 에이전트 실행 플로우에 통합한다.

반복적 추론
에이전트는 도구 결과를 기반으로 추가적인 작업을 수행하며, 원하는 결과를 얻기 위해 여러 차례 도구를 호출한다.
코드에서의 예시:
while 루프에서 반복적으로 도구를 호출하거나 모델의 응답을 처리한다.
LangChain과의 대응: LangChain은 이러한 작업을 지원하는 에이전트 프레임워크를 제공하며, react 기반 에이전트가 이러한 반복적 추론을 처리한다.

LangChain의 주요 기능과 비교
a. 도구 통합
제공된 코드에서 functions와 get_functions_for_model은 LangChain의 도구 등록 및 사양 정의와 유사하다.
b. 메모리 관리
대화 이력을 messages 리스트로 관리하는 방식은 LangChain의 메모리 모듈과 직접 대응된다.
c. 에이전트 루프
제공된 코드의 루프는 LangChain의 AgentExecutor와 구조적으로 유사하며, 사용자 정의 작업과 도구 호출을 통합한다.
d. 프롬프트 설계
시스템 메시지와 도구 사양이 포함된 구조는 LangChain의 프롬프트 엔지니어링 방식과 맞닿아 있다.

마무리
앞의 설명은 랭체인 도구 통합, 메모리 관리, 에이전트 루프의 구현 방식을 보여준다. LangChain은 이와 같은 구조를 확장 가능하고 재사용 가능한 방식으로 제공하며, 코드 작성과 관리의 복잡성을 줄이는 데 도움을 준다. LangChain을 사용하면 이러한 구성 요소를 더 간결하게 관리할 수 있으며, 다양한 에이전트 유형과 도구를 손쉽게 통합할 수 있다. 다만, 매우 복잡한 추상화와 불명확한 에이전트의 동작 메커니즘 등은 개선이 필요해 보인다. 최근 랭체인보다 간략화된 RAG 라이브러리가 오픈되고 있어, 프로젝트 목적에 따라 이를 고려해 볼 필요도 있다.

레퍼런스

• Why you don’t need LangChain for building a RAG bot | Artificial Intelligence in Plain English
• Unexpected value passed to LangChain Tool argument - Stack Overflow
• Challenges in Tool Selection for Multi-Tool Agents with Langchain : r/LangChain
• Langchain is pointless : r/LangChain
• Is anyone actually using Langchain in production? : r/LangChain

Polygonjs 기반 인터랙티브 3D 앱 만들기

요즘 디지털 환경에서 인터랙티브 3D 경험은 다양한 산업에서 필수 요소가 되고 있다. 과학 시각화, 제품 쇼케이스, 비디오 게임, 디지털 트윈, 설정 도구(Configurators), 그리고 예술 작품까지, 3D 콘텐츠는 어디에서나 볼 수 있으며 그 활용 범위는 점점 넓어지고 있다.

그러나 이러한 몰입형 경험을 만드는 일은 쉽지 않다. 3D 디자인과 웹 기술 모두에 대한 전문 지식이 필요하며, 단순히 기능적으로 만드는 것조차 어려울 수 있다. 여기에 더해 텍스처 아티스트, 모델러, 리거, 애니메이터, 룩데브(look dev), 쉐이더 개발자 등 3D 분야의 다양한 전문성을 요구하기 때문에 작업은 금세 복잡해질 수밖에 없다.

머리말

Polygonjs는 이러한 과정을 단순화하고 쉽게 만들어주는 도구이다. Polygonjs는 다음과 같은 특징으로 웹용 3D 제작을 지원한다.

• 사용하기 쉬움: 누구나 쉽게 접근할 수 있는 직관적인 도구이다.
• 확장 가능: 특정 요구 사항과 워크플로에 맞게 확장할 수 있다.
• 강력함: 아름답고 성능이 뛰어난 3D 경험을 만들 수 있다.

Polygonjs는 복잡함을 줄이고 창의성에 집중할 수 있도록 돕는다. 이제 Polygonjs를 사용하여 더 간단하고 빠르게, 그리고 멋진 3D 경험을 만들어 본다.

Modeling/CAD_basics

설치 방법

다음 명령을 실행해 본다. 

npm create polygonjs@latest

npm add polygonjs-editor

npm run polygon

사용 방법

사용 방법은 다음과 같다.

영상을 보면 알겠지만, 비쥬얼 프로그래밍 방식으로, 노드로 구성되어 있어, 작업이 직관적이

고 편리하다. 

레퍼런스

• Polygonjs: WebGL Design & Animation Tool
• polygonjs: node-based WebGL design tool
• Polygonjs - node-based WebGL design tool
• Simple yet powerful CAD (Computer Aided Design) library, written with Python.