LangChain3 [LangChain] 공식문서 Build a Chatbot 실습 (3) Prompt templates Prompt templates는 사용자의 raw information을 LLM이 작업할 수 있는 형식으로 변화하는 데에 도움을 줍니다. 오늘 실습에서는 먼저 사용자의 instructions이 포함된 system message를 추가해보겠습니다. 그 다음으로는 messages 이외에 다양한 input을 추가해보겠습니다. 다음과 같은 코드를 통해 input type을 변경할 수 있습니다. 단순한 메시지 대신, 메시지를 포함하고 있는 'messages key'를 딕셔너리 형태로 전달하게 됩니다. from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderprompt = ChatPromptTemplate.f.. 2024. 8. 26. [LangChain] 공식문서 Conceptual Guide (1) Architecture, LCEL LangChain의 구조 (Architecture)LangChain은 프레임워크로서, 다양한 패키지로 구성되어 있다. 1. langchain-core (핵심 패키지) 이 패키지는 다른 요소들의 기본적인 추상화와 그들을 함께 구성하는 방법을 포함하고 있다. LLM, 벡터 스토어, retrievers와 같은 핵심 요소들이 여기 정의되어 있다. 2. langchain (파트너 패키지) 이 패키지는 chains, agents, 그리고 어플리케이션의 인지 구조를 구성하는 retrieval strategies를 포함하고 있다. 이 패키지 안의 모든 체인, 에이전트, 검색 전략은 특정 integration에 국한된 것이 아니라 모든 일반적인 integration에 공통적으로 적용된다. 3. langchain-comm.. 2024. 7. 21. [LangChain] 1. LangChain에 대해서 (youtube 모두의AI 님의 영상을 보며 공부한 내용을 정리) 전체 학습 목표: LLM의 구동 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실무 활용 가능한 챗봇 구축하기배경 지식LLM (Large Language Model)초거대 언어모델특징대규모 데이터 학습딥러닝 기술트랜스포머: 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 문맥을 이해하고, 병렬 처리 능력이 뛰어나 대규모 데이터를 효과적으로 학습할 수 있음주로 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 구축Transformer“Attention is All You Need”특징병렬 처리순차적 계산에 의존하지 않기 때문에 병렬 처리가 가능하여 훈련 속도가 빠름기존 순환신경망(RNN) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 보다 효율적셀프 .. 2024. 7. 16. 이전 1 다음
