필요하면 만드는 남자

LCEL 사용예from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import PromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser# ChatOpenAI 모델을 인스턴스화합니다.model = ChatOpenAI()# 주어진 토픽에 대한 농담을 요청하는 프롬프트 템플릿을 생성합니다.prompt = PromptTemplate.from_template("{topic} 에 대하여 3문장으로 설명해줘.")# 프롬프트와 모델을 연결하여 대화 체인을 생성합니다.chain = prompt | model | StrOutputParser()LCEL 종류 및 기능동기 메소드(마지막에..

선행지식토큰화 : 텍스트를 의미 있는 단위(토큰)로 나누는 과정입니다. 이 단위는 단어, 문장, 문단, 심지어 더 작은 단위일 수도 있습니다. 토큰화는 NLP의 첫 번째 단계로, 원시 텍스트 데이터를 처리 가능한 형태로 변환파싱 : 토큰화된 텍스트를 구조화된 형식으로 변환하는 과정. 이 과정은 구문 분석(Syntax Parsing), 의미 분석(Semantic Parsing), 그리고 구문 트리(Syntax Tree)나 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)를 생성Parser의 종류와 기능1. StrOutputParser()입력된 텍스트를 변경 없이 그대로 반환합니다. 이는 가장 기본적인 파싱 작업이며, 주로 기본 클래스나 간단한 테스트 목적으로 사용변환전AIMessage(co..

출처 : 유튜버 테디 노트의 위키를 보고 공부했으며 아래 링크에 훨씬 더 자세한 설명이 있어.저 링크를 보고 공부하기를 권장함. 이 포스트는 목적은 개인 공부라 설명이 부족할 수 있고.붙여넣은 내용이 다수 포함돼, 수익창출 목적이 없음.https://wikidocs.net/233341langchain을 쓰는 주된이유문맥 인식 : 질문할때 문맥도 입력할수 있다. 이 말은 다양한 형태(PDF,링크)의 내용을 근거로 해서 인사이트를 이끌 수 있다는거다.추론 기능 : 단지 존재하는 자료로부터 정보를 이끌어내는것 말고도, 정보가 없더라도 자료로부터 추론해 답을 낼수 있다. 이거는 모델을 만들다 보면 깨닫았는데, 쓰기에 따라 장점이 되기도 하고, 허위 정보를 이끌어내는 단점이 되기도 한다.현재 주로 만들고 있는것 ..