1단계: LangChain에 익숙해지기 챗봇을 설계하고 개발하기 전에 LangChain을 사용하는 방법을 알아야 합니다. 이 섹션에서는 병원 시스템 챗봇의 예비 버전을 구축하여 LangChain의 주요 구성 요소와 기능을 알아봅니다. 이는 완전한 챗봇을 구축하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. 선호하는 코드 편집기를 사용하여 새 Python 프로젝트를 만들고 해당 종속성에 대한 가상 환경을 만들어야 합니다. Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인하십시오. 가상 환경을 활성화하고 다음 라이브러리를 설치하십시오. [ ]: !conda create -n langchain python=3.12 -y # !source ../.bashrc # !conda init !conda activate lang..

OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하고 질문에 답변하고 문서를 요약하고 코드를 작성하는 등의 놀라운 능력을 경험했을 것입니다. LLM은 그 자체로 훌륭하지만 약간의 프로그래밍 지식만 있으면 LangChain과 같은 라이브러리를 활용하여 거의 모든 작업을 수행할 수 있는 자체 LLM 기반 챗봇을 만들 수 있습니다. 기업 환경에서 LLM 기반 챗봇을 만드는 가장 인기 있는 방법 중 하나는 검색 증강 생성(RAG)을 이용하는 것입니다. RAG 시스템을 설계할 때 검색 모델을 사용하여 일반적으로 데이터베이스나 코퍼스에서 관련 정보를 검색하고 이 검색된 정보를 LLM에 제공하여 상황에 맞는 관련 응답을 생성합니다. 이 튜토리얼에서는 대규모 병원 시스템에서 일하는 AI 엔지니..

객체를 호출 가능하게 만들기 Python에서 콜러블은 한 쌍의 괄호와 선택적으로 일련의 인수를 사용하여 호출할 수 있는 객체입니다. 예를 들어 함수, 클래스 및 메서드는 모두 Python에서 호출 가능합니다. 콜러블은 작업을 수행할 수 있게 해주기 때문에 많은 프로그래밍 언어에서 기본입니다. Python을 사용하면 자신만의 콜러블을 만들 수 있습니다. 이렇게 하려면 클래스에 .call() 특수 메서드를 추가하면 됩니다. .call() 메소드가 있는 클래스의 모든 인스턴스는 함수처럼 동작합니다. 호출 가능 인스턴스의 일반적인 사용 사례는 호출 간에 계산된 데이터를 캐시하는 상태 저장 호출 가능이 필요한 경우입니다. 이는 일부 알고리즘을 최적화해야 할 때 유용합니다. 예를 들어, 효율성을 위해 이미 계산된 ..

설명자를 통해 속성 관리 Python 설명자는 특정 사용자 정의 클래스의 속성을 세부적으로 제어할 수 있는 클래스입니다. 설명자를 사용하여 특정 클래스의 속성 위에 함수와 유사한 동작을 추가할 수 있습니다. 설명자 클래스에는 최소한 .__get__()특수 메서드가 필요합니다. 그러나 전체 설명자 프로토콜은 다음 메서드로 구성됩니다. 방법설명 .get(self, instance, type=None) 관리되는 속성의 현재 값을 검색할 수 있는 Getter 메서드 .set(self, instance, value) 관리되는 속성에 새 값을 설정할 수 있는 Setter 메서드 .delete(self, instance) 포함 클래스에서 관리되는 속성을 제거할 수 있는 삭제자 메서드 .set_name(self, ow..

증강 과제 산술 연산의 경우 변수의 현재 값을 사용하여 변수 자체를 업데이트하는 일반적인 표현식을 찾을 수 있습니다. 이 작업의 전형적인 예는 카운터나 누산기를 업데이트해야 하는 경우입니다. In [ ]: counter = 0 counter = counter + 1 counter = counter + 1 counter 이 코드 조각의 두 번째 및 세 번째 줄은 이전 값을 사용하여 카운터 값을 업데이트합니다. 이러한 유형의 연산은 프로그래밍에서 매우 일반적이므로 Python에는 증강 할당 연산자 라고 하는 단축어가 있습니다. 예를 들어, 추가를 위해 증가된 할당 연산자를 사용하여 위 코드를 단축할 수 있습니다. In [ ]: counter = 0 counter += 1 counter += 1 counter..

회원 운영자 Python에는 주어진 값이 값 모음에 있는지 여부를 확인할 수 있는 두 가지 연산자가 있습니다. 두 가지 연산자는 in 및 not in 입니다. 멤버십 테스트라고 알려진 검사를 지원합니다. 예를 들어, 숫자 목록에 숫자가 나타나는지 확인하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 다음과 같이 할 수 있습니다: In [ ]: 2 in [2, 3, 5, 9, 7] In [ ]: 10 in [2, 3, 5, 9, 7] 첫 번째 예에서는 숫자 2가 숫자 목록에 있으므로 True 결과를 얻습니다. 두 번째 예에서는 숫자 10이 목록에 없으므로 False을 얻습니다. not in 연산자는 in과 유사하지만 부정으로 작동합니다. 이 연산자를 사용하면 주어진 값이 컬렉션에 없는지 확인할 수 있습니다. 멤버십 연산자..