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한국어 자연어 기반 MongoDB 자동 질의 시스템: 모델 구조 고민

프로젝트 배경 회사에서 넘쳐나는 데이터를 자연어로 쉽게 가져오고, 분석까지 해주는 솔루션을 만들고 싶었다. 프로젝트 구조 분석 실제로 3개의 다른 AI 모델이 협력하는 시스템 1단계: 자연어 → MongoDB 쿼리 변환목적 : "지난 달 서울 지역 매출 데이터 가져와줘" → MongoDB 쿼리 필요 모델- Text-to-SQL/NoSQL 모델 (몽고DB를 사용할 예정이니 MQL)- 또는 LLM + 프롬프트 엔지니어링 (GPT, Claude 등) 2단계 : 데이터 예측 / 분석목적 : 추출된 데이터로 패턴 분석, 예측 필요 모델 : 전통적인 ML 모델 ( scikit-learn, XGBoost 등 ) 또는 딥러닝 모델 (시계열 예측 등) 3단계 : 보고서 생성 목적 : 분석 결과를 자연어 보고서로 작..

Projects/Final Project 2025.09.14
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rnn, 객체탐지, ai, 딥러닝, 데이터분석, 선형회귀, 순환신경망, GRU, KNN, LSTM, GNN, cnn, DBSCAN, TensorFlow, SVM, RAG, AlexNet, ReLU, xgboost, 머신러닝,

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