**"Hallucination" (환각)** 할루시네이션 은  인공지능, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 같은 생성형 AI 분야에서 사용되는 중요한 용어입니다.

Hallucination은 LLM이 사실과 다르거나, 논리적으로 불가능하거나, 학습 데이터에 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상을 의미합니다. 쉽게 말해, AI가 '없는 것을 지어내는 것' 또는 **'거짓말을 하는 것'**과 같습니다.

왜 Hallucination이 발생할까요?

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 단어와 문장 사이의 통계적 패턴과 관계를 배웁니다. 이를 통해 다음 올 단어를 예측하고 문장을 생성합니다. Hallucination이 발생하는 주요 이유는 다음과 같습니다.

1. 패턴 학습의 한계:
   • LLM은 '세상에 대한 이해'를 하는 것이 아니라, '단어 시퀀스의 통계적 패턴'을 학습합니다. 따라서 특정 질문에 대해 학습 데이터에서 유사한 패턴을 찾지 못하거나, 불완전한 패턴을 발견했을 때, 가장 그럴듯한(통계적으로 유사한) 단어 시퀀스를 조합하여 생성하게 됩니다. 이 과정에서 사실과 동떨어진 내용이 나올 수 있습니다.
2. 데이터 부족 또는 편향:
   • 특정 주제에 대한 학습 데이터가 부족하거나, 데이터 자체가 편향되어 있다면, 모델은 부정확하거나 존재하지 않는 정보를 생성할 가능성이 높아집니다.
3. 최신 정보 부족:
   • LLM은 학습 데이터가 업데이트된 시점 이후의 최신 정보를 알지 못합니다. 따라서 최신 사건이나 사실에 대해 질문을 받으면, 과거 데이터를 기반으로 그럴듯하지만 틀린 답변을 생성할 수 있습니다.
4. 불분명하거나 모호한 프롬프트:
   • 사용자의 질문(프롬프트)이 너무 추상적이거나 모호할 경우, LLM은 질문의 의도를 정확히 파악하기 어렵고, 이로 인해 잘못된 방향으로 정보를 생성할 수 있습니다.
5. 과도한 일반화:
   • 모델이 학습 과정에서 본 일부 패턴을 과도하게 일반화하여, 실제로는 적용되지 않는 상황에 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.

Hallucination의 문제점

• 신뢰성 저하: AI가 사실과 다른 정보를 생성하면 사용자는 AI의 답변을 신뢰하기 어렵게 됩니다.
• 잘못된 의사결정: AI의 잘못된 정보를 기반으로 중요한 결정을 내릴 경우 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
• 확인 노력 증가: 사용자는 AI가 생성한 모든 정보를 일일이 사실인지 확인해야 하는 추가적인 부담을 안게 됩니다.

Hallucination을 줄이는 방법

Hallucination을 완전히 없애는 것은 현재 LLM 기술의 큰 과제이지만, 다음과 같은 방법들로 그 발생 빈도와 심각도를 줄일 수 있습니다.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부의 신뢰할 수 있는 최신 정보를 검색하여 LLM에 제공함으로써 LLM이 '참조할 자료'를 기반으로 답변을 생성하게 합니다. (위에서 설명한 내용입니다!)
• 정확한 프롬프트 엔지니어링: 질문을 명확하고 구체적으로 작성하여 LLM이 정확한 의도를 파악하도록 돕습니다.
• 모델 재학습(Fine-tuning) 및 업데이트: LLM을 최신 데이터로 주기적으로 재학습시키거나, 특정 도메인에 특화된 데이터로 파인튜닝하여 해당 분야의 정확도를 높입니다.
• 불확실성 표시: LLM이 자신이 생성한 정보에 대해 얼마나 확신하는지를 사용자에게 알려주어, 불확실한 정보는 사용자가 한 번 더 확인할 수 있도록 유도합니다.
• 인간 개입 및 검증: 중요한 의사결정이나 민감한 정보의 경우, AI의 답변을 사람이 최종적으로 검증하고 수정하는 단계를 거칩니다.

Hallucination은 LLM을 실생활에 적용할 때 가장 주의해야 할 부분 중 하나이며, RAG와 같은 기술의 발전으로 그 영향력을 줄이려는 노력이 계속되고 있습니다.

RAG (검색 증강 생성) 설명

**RAG (Retrieval-Augmented Generation)**는 **"검색 증강 생성"**의 줄임말이에요. 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하고 성능을 높이기 위한 강력한 기술이죠.

왜 RAG가 필요할까요?

ChatGPT 같은 LLM은 엄청난 양의 데이터로 학습되어 유창한 글을 잘 만들어요. 하지만 몇 가지 아쉬운 점이 있습니다.

• 환각(Hallucination): LLM이 학습하지 않은 정보나 잘못된 내용을 마치 사실인 양 지어낼 수 있어요.
• 정보의 최신성 부족: LLM은 특정 시점까지의 데이터로 학습되므로, 그 이후의 최신 정보는 알지 못합니다.
• 특정 도메인 지식 부족: 일반적인 지식은 풍부하지만, 특정 기업의 내부 문서나 전문 분야 논문 같은 깊이 있는 지식은 부족할 수 있어요.
• 투명성 부족: 왜 그런 답변을 생성했는지 그 근거를 제시하기 어렵습니다.

이런 문제들을 해결하기 위해 RAG가 등장했습니다.

RAG는 어떻게 작동할까요?

RAG는 질문에 답변을 만들기 전에, 외부에서 관련성 높은 정보를 검색(Retrieval)해서 가져온 뒤, 이 정보를 바탕으로 답변을 생성(Generation)하는 방식이에요. 쉽게 말해, LLM에게 "답변하기 전에 관련 자료를 찾아보고 대답해줘"라고 시키는 것과 같죠.

RAG의 핵심 과정은 다음과 같습니다.

1. 질문 입력: 사용자가 질문을 입력합니다.
2. 관련 문서 검색:
   • 질문을 분석하고 핵심 키워드나 의도를 파악해요.
   • 미리 구축해 둔 외부 지식 베이스 (데이터베이스, 문서 저장소, 웹 등)에서 질문과 가장 관련 깊은 **문서 조각(Chunk)**들을 찾아냅니다. 이때 벡터 데이터베이스 같은 기술이 사용되어 질문과 문서의 의미적 유사성을 기반으로 효율적인 검색이 이루어져요.
3. 정보 증강 및 프롬프트 구성:
   • 검색된 관련 문서 조각들을 LLM에게 전달할 **프롬프트(Prompt)**에 추가합니다.
   • 보통 "다음 문서들을 참고하여 질문에 답변해 줘: [검색된 문서들 내용] 질문: [원래 질문]"과 같은 형식으로 프롬프트를 만들어요.
4. 답변 생성:
   • 증강된 프롬프트(질문 + 관련 문서)를 LLM에 전달합니다.
   • LLM은 이제 자신의 학습 데이터만으로 답변하는 게 아니라, 제공된 최신 또는 특정 도메인의 정보를 참고하여 더 정확하고 근거 있는 답변을 생성해요.
5. 답변 출력: LLM이 만든 답변을 사용자에게 보여줍니다.

RAG의 장점

• 정확성 향상: 최신 정보나 특정 도메인 지식을 참조하여 잘못된 정보를 줄이고 답변의 정확도를 높여요.
• 최신 정보 반영: LLM을 다시 학습(fine-tuning)할 필요 없이, 외부 데이터만 업데이트하면 실시간으로 최신 정보를 반영할 수 있어 비용 효율적입니다.
• 투명성 및 신뢰성: 답변의 근거가 된 원본 문서를 함께 제시함으로써 답변에 대한 신뢰도를 높일 수 있어요.
• 비용 효율성: LLM 자체를 재학습시키는 것보다 훨씬 적은 비용과 시간으로 모델의 지식을 확장할 수 있습니다.
• 유연성: 다양한 외부 지식 베이스(데이터베이스, 문서, 웹 등)와 연결하여 사용할 수 있어요.

RAG의 활용 사례

• 기업 내부 지식 챗봇: 회사의 내부 문서나 규정을 기반으로 직원들의 질문에 정확히 답변합니다.
• 고객 서비스 챗봇: 기업의 최신 제품 정보나 FAQ를 기반으로 고객 문의에 응대해요.
• 법률 및 의료 정보 시스템: 최신 법률이나 의학 논문 등을 참고하여 전문적인 질문에 답변합니다.
• 개인화된 학습 도구: 특정 학습 자료를 기반으로 학생들의 질문에 맞춤형 답변을 제공해요.
• 실시간 데이터 분석: 실시간으로 업데이트되는 데이터를 참조하여 질문에 대한 답변을 생성합니다.

RAG는 LLM의 한계를 극복하고 실제 환경에서 더욱 유용하게 쓰일 수 있도록 돕는 핵심 기술로 자리매김하고 있어요. 질문의 맥락과 외부 데이터를 함께 고려하여 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 것이 RAG의 궁극적인 목표라고 할 수 있습니다.

https://www.data.go.kr/data/15044350/fileData.do

[python] 유튜브 자막 가져오기 

""" 유튜브 자막 가져오기 
    pip install youtube-transcript-api
    
    -- 최신 버전으로 업데이트
    pip install --upgrade youtube-transcript-api

    https://www.youtube.com/watch?v=XyljmT8dGA4
    
    자막있는 동영상 : https://www.youtube.com/watch?v=zRz9q8dPjC4
"""


from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
# youtube_transcript_api._errors 에서 TooManyRequests를 제외하고 임포트합니다.
# TooManyRequests는 더 이상 직접 임포트할 수 없는 것으로 보입니다.
from youtube_transcript_api._errors import NoTranscriptFound, TranscriptsDisabled, VideoUnavailable

def get_youtube_transcript(video_id, languages=['ko', 'en']):
    """
    주어진 YouTube 동영상 ID와 언어 목록에 대해 자막을 가져옵니다.
    자동 생성 자막과 공식 자막을 모두 시도합니다.
    """
    try:
        # 우선 공식 자막을 시도
        transcript_list = YouTubeTranscriptApi.list_transcripts(video_id)

        # 사용 가능한 언어 목록에서 요청한 언어 중 하나를 찾아 가져옵니다.
        chosen_transcript = None
        for lang_code in languages:
            for transcript in transcript_list:
                if transcript.language_code == lang_code:
                    chosen_transcript = transcript
                    break
            if chosen_transcript:
                break

        if chosen_transcript:
            print(f"[{video_id}] {chosen_transcript.language} ({chosen_transcript.language_code}) 자막을 가져옵니다.")
            # fetch()는 이제 FetchedTranscript 객체를 반환하며, 이는 이터러블합니다.
            transcript_segments = chosen_transcript.fetch()
            return transcript_segments
        else:
            raise NoTranscriptFound(
                f"No suitable official transcript found for video {video_id} in languages {languages}.",
                video_id
            )

    except NoTranscriptFound:
        print(f"[{video_id}] 공식 자막을 찾을 수 없습니다. 자동 생성 자막을 시도합니다.")
        try:
            for lang_code in languages:
                try:
                    # get_transcript() 역시 이터러블한 객체를 반환하는 것으로 가정합니다.
                    transcript_segments = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[lang_code], preserve_formatting=True)
                    print(f"[{video_id}] {lang_code} 자동 생성 자막을 가져왔습니다.")
                    return transcript_segments
                except NoTranscriptFound:
                    continue # 다음 언어로 시도
            print(f"[{video_id}] 요청된 언어 ({languages})로 자동 생성 자막도 찾을 수 없습니다.")
            return None # 적합한 자막을 찾지 못함
        except TranscriptsDisabled:
            print(f"[{video_id}] 이 동영상은 자막이 비활성화되어 있습니다.")
            return None
        except VideoUnavailable:
            print(f"[{video_id}] 동영상을 사용할 수 없거나 비공개/삭제되었습니다.")
            return None
        except Exception as e: # TooManyRequests를 포함한 모든 예외를 잡습니다.
            # 이 부분에서 TooManyRequests 에러를 포함하여 일반적인 오류를 처리합니다.
            print(f"[{video_id}] 자막을 가져오는 중 예기치 않은 오류가 발생했습니다: {e}")
            return None

    except TranscriptsDisabled:
        print(f"[{video_id}] 이 동영상은 자막이 비활성화되어 있습니다.")
        return None
    except VideoUnavailable:
        print(f"[{video_id}] 동영상을 사용할 수 없거나 비공개/삭제되었습니다.")
        return None
    except Exception as e: # TooManyRequests를 포함한 모든 예외를 잡습니다.
        # 이 부분에서 TooManyRequests 에러를 포함하여 일반적인 오류를 처리합니다.
        print(f"[{video_id}] 자막을 가져오는 중 예기치 않은 오류가 발생했습니다: {e}")
        return None


if __name__ == "__main__":
    # 예시 동영상 ID (실제 존재하는 동영상 ID로 변경해야 합니다)
    # 제가 추천해 드렸던 URL에서 ID를 추출했습니다.
    video_id_with_subtitle = "XyljmT8dGA4" # "모바일 유튜브 자동번역 한글자막 보는 방법"
    video_id_auto_caption = "XyljmT8dGA4" # 짧은 영상 (자동 생성 자막 가능성)
    #video_id_invalid = "invalid_video_id_123"
    video_id_invalid = "XyljmT8dGA4"

    print("--- 예제 1: 자막이 있는 동영상 ---")
    transcript_data = get_youtube_transcript(video_id_with_subtitle, languages=['ko', 'en'])
    if transcript_data:
        # segment.start, segment.duration, segment.text와 같이 속성으로 접근합니다.
        for i, segment in enumerate(transcript_data[:5]): # 슬라이싱은 여전히 가능해야 합니다.
            print(f"[{segment.start:.2f}-{segment.start + segment.duration:.2f}] {segment.text}")
        print(f"... (총 {len(list(transcript_data))}개 세그먼트)") # len()을 위해 list로 변환

        # 전체 자막 텍스트만 추출하고 싶다면:
        full_text = " ".join([segment.text for segment in transcript_data])
        print("\n--- 전체 자막 텍스트 (예제 1) ---")
        print(full_text[:500] + "...")
    else:
        print("자막을 가져오지 못했습니다.")

    print("\n--- 예제 2: 자동 생성 자막을 시도할 수 있는 동영상 ---")
    transcript_data_auto = get_youtube_transcript(video_id_auto_caption, languages=['en', 'ko'])
    if transcript_data_auto:
        for i, segment in enumerate(transcript_data_auto[:5]):
            print(f"[{segment.start:.2f}-{segment.start + segment.duration:.2f}] {segment.text}")
        print(f"... (총 {len(list(transcript_data_auto))}개 세그먼트)")
    else:
        print("자막을 가져오지 못했습니다.")

    print("\n--- 예제 3: 존재하지 않는 동영상 ID ---")
    transcript_data_invalid = get_youtube_transcript(video_id_invalid)
    if transcript_data_invalid:
        print("자막을 가져왔습니다.")
    else:
        print("자막을 가져오지 못했습니다.")

당신의 '화목한' 팀이 실패하는 이유

Why Your ‘Harmonious’ Team Is Actually Failing

https://terriblesoftware.org/2025/03/12/why-your-harmonious-team-is-actually-failing/

🔹 심리적 안전감의 오해와 진짜 의미

• 오해: 갈등이 없는 조용하고 화목한 분위기가 심리적 안전감이라 착각함.
• 진짜 의미: 아이디어, 질문, 우려, 실수를 처벌 없이 표현할 수 있는 믿음이 있는 상태.
  (하버드대 Amy Edmondson 교수의 정의)

🔹 심리적 안전이 높은 팀의 특징

• 발언이 자유롭고, 격렬한 논쟁도 환영됨.
• 아이디어에 대한 도전이 신분과 상관없이 가능.
• 실수를 학습의 기회로 삼음.
• 문제에 대해 빠르게 인식하고 공유.
• 사람보다 문제와 아이디어 내용에 집중.

🔹 생산적인 토론이 이루어지는 팀 문화

• 문제를 조기에 드러냄 (예: 엔지니어가 사소한 문제도 먼저 언급)
• 설계나 기술적 이견에 대해 격렬하게 토론하더라도 관계에 문제 없음.
• Postmortem 회고 시 실수한 당사자가 주도적으로 나섬.

🔹 갈등 없는 '착한' 팀이 놓치는 것

• 겉으론 평화로우나 비판적 사고 부족으로 평균적인 성과에 그침.
• 회의에서는 동의했지만 실제 실행에서는 불일치 발생.
• 의사소통 부족 → 숨은 갈등 → 성과 저하.

🔹 심리적 안전과 갈등의 균형을 위한 리더의 역할

1. 취약성 드러내기: 리더 스스로 모르는 걸 인정.
2. 토론 규칙 만들기: 사람 아닌 아이디어를 비판하고, 결정과 토론은 구분.
3. 도전 장려: 어려운 질문을 던진 사람을 공식적으로 칭찬.

🔹 결론: 건강한 충돌이 팀을 성장시킨다

• 갈등을 자유롭게 표현하는 팀은 오히려 갈등이 적고 신뢰가 높음.
• 조용한 팀보다 다양한 시각과 기술적 논쟁이 있는 팀이 더 강함.
• 검증 없는 아이디어는 실패의 원인이며, 논쟁 없는 팀도 실패를 부른다.

[PYTHON] Streamlit: 데이터 과학자의 쉬운 웹 제작 도구

vscode에서 streamlit 디버깅 하기

// conda env list
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "streamlit debug (p_ai env)",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "module": "streamlit",
            "args": ["run", "${file}"],
            "justMyCode": true,
            "python": "C:\\ProgramData\\anaconda3\\envs\\p_ai\\python.exe" // <--- 이 줄을 추가합니다. 
        }
    ]
}

https://github.com/ngio/py_ai/blob/main/README.md