728x90 반응형 LLM2 reading LangChain docs (3) 지난번에 이어서 본격적으로 코드를 실행 시켜보면서 랭체인이 제공하는 기술들에 대해 익혀볼까 합니다. LCEL 인터페이스와 더 친해지기 위해 반드시 Prompt + LLM 페이지를 먼저 시작하는 걸 추천합니다. Cookbook Prompt + LLM: 프롬프트를 사용해서 LLM과 상호작용하는 방법을 설명합니다. 구체적인 프롬프트를 제공하고 응답을 얻어 LLM과 의사소통하는 기본적인 접근 방식입니다. RAG: 검색 기반 언어 모델과 생성 언어 모델을 결합하여 응답의 품질과 관련성을 향상시키는 기술입니다. 응답을 생성하기 전에 관련 정보를 가져오기 위해 검색기 모델을 사용하는 경우가 많습니다. Multiple chains: 각각 특정 목적이나 기능을 가진 다중 채팅 체인의 사용에 대해 설명합니다. 여러 체인을.. 2024. 1. 17. reading LangChain docs (1) LangChain은 LLM 모델을 쉽게 개발할 수 있게 도와주는 프레임워크 입니다. 저같은 경우는 회사서 이런저런 상황에 맞는 적절한 챗봇을 구축하는 일을 하게 되었습니다. 주로 OpenAI의 ChatGPT API를 토대로 파인튜닝한 해서 사용자의 입력에 대한 적 절한 결과물을 서비스 하게 될 것 같은데요(파운데이션 모델로 1등하는 일은 이제 넘사벽이 된 것만 같습니다. 있는걸 잘 활용하자! 의 자세로 사는 중입니다.). 그리하여 LangChain과 좀 더 친해지려고 공부 겸 실습을 좀 해보기 위해 기록을 하게 되었습니다. 공부도 하고 기여도 하고! 기본적으로 랭체인을 문서를 보고 설치했다면 랭체인에서 체인을 구성하는 언어인 LCEL을 알아야 합니다. LCEL(LangChain Expression Lan.. 2024. 1. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형
