리눅스 커맨드는 잘 배우면 간단한 작업을 즉시 하기에 매우 편리하고 좋지만
제대로 신경쓰지 않으면 좀처럼 익히기 쉽지 않습니다.
적응하기 어렵습니다. 그래서 시간 날 때 연습하고 연마해야 합니다.
배울 때는 고생스럽지만 배우고 나면 생산에 매우 큰 도움이 되는 도구가 됩니다.
능력있는 개발자, 엔지니어가 되려면 필수 명령어는 반드시 외워서 사용해야 합니다.
잘 정리된 문서가 있어 여기 링크를 올려 둡니다.
https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line/blob/master/README-ko.md
SQL에는 쿼리를 실행할 때 그 순간만 사용할 테이블을 잠깐 만들어서 사용할 수 있습니다.
이때 JOIN절에서 임시 테이블을 만드는 방법과 select하기 전에 with절로 임시 테이블을 만드는 방법이 있습니다.
쿼리 내에서 임시 테이블을 만드는 방법 2가지
CTE의 장점은 한 번 작성하고 뒤에서 이름을 이용해서 여러번 참조할 수 있다는 장점이 있습니다.
다시 정리하면
CTE (Common Table Expression)는 SQL 쿼리에서 일시적으로 사용되는 결과 세트를 정의하는 방법입니다. CTE는 복잡한 쿼리를 간단하게 만들고, 코드를 재사용하며, 가독성을 높여주는 도구입니다. CTE는 ‘WITH’ 절을 사용하여 정의되며, 이어지는 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 문에서 참조할 수 있습니다.
MariaDB에서 CTE를 사용한 예제:
WITH user_cte AS ( SELECT id, name, age FROM users ) SELECT * FROM user_cte;
이 예제에서는 user_cte라는 CTE를 생성하고, users 테이블에서 id, name, age를 가져옵니다. 그 다음, user_cte를 참조하여 결과를 가져옵니다.
WITH RECURSIVE category_cte (id, parent_id, name, depth) AS ( SELECT id, parent_id, name, 0 FROM categories WHERE parent_id IS NULL UNION ALL SELECT c.id, c.parent_id, c.name, p.depth + 1 FROM categories c JOIN category_cte p ON c.parent_id = p.id ) SELECT * FROM category_cte ORDER BY depth, id;
이 예제에서는 category_cte라는 재귀 CTE를 사용하여, 계층적 카테고리 정보를 가져옵니다. 초기에는 상위 카테고리(즉, parent_id가 NULL인) 정보를 가져온 후, UNION ALL을 사용하여 하위 카테고리 정보를 가져옵니다. 그 다음, category_cte를 참조하여 결과를 가져옵니다.
이 예제에서는 두 개의 CTE를 생성합니다. user_cte에서는 사용자 정보를 가져오고, orders_cte에서는 주문 정보를 가져옵니다. 그 다음, 두 CTE를 조인하여 결과를 가져옵니다.
Alpaca는 Facebook에서 공개한 LLama 모델을 스탠포드에서 개량한 것입니다.
Alpaca에 한국어 학습데이터를 추가한 것이 KoAlpaca입니다.
GPT API가 과금 문제가 있고 제차 빌드를 하려면 비용이 많이 들기 때문에 KoAlpaca의 공개된 엔진을 사용해서 어설픈 챗봇을 만들기로 했었습니다.
하지만 아래와 같은 이유로 포기했습니다.
현실적으로 챗봇의 품질을 확보하려면 GPT API를 사용하거나 Azure를 사용하는 것이 가장 품질과 비용을 고려한 솔루션이 될 것 같습니다.
KoAlpaca는 누군가 모델을 더 개선할 때까지 기다려야 할지 모르겠네요.
시퀀스 데이터 프로세싱은 다음과 같은 문제가 있습니다.
기억해야 할 것
예제 준비중
잘 알려진 것이지만 정리해보면 이렇습니다.