langchain(12)
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04-langchain-chat
!python3 -m venv langchain !source langchain/bin/activate !pip install -U langchain openai In [ ]: from getpass import getpass # enter your api key OPENAI_API_KEY = getpass() ChatOpenAI 개체를 초기화합니다. 무작위성을 최소화하고 출력이 반복 가능하도록 temperature=0으로 설정하겠습니다. In [ ]: from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI( temperature=0, openai_api_key=OPENAI_API_KEY, model_name='gpt-3.5-turbo' # can ..
2024.01.13 -
03a-token-counter
대화 기억 추가 재료: 토큰 카운터 이 노트북에서는 다양한 대화 메모리 유형에 대해 대화에 사용된 토큰 수를 계산합니다. 필요한 라이브러리를 설치하는 것부터 시작합니다. In [ ]: !python3 -m venv langchain !source langchain/bin/activate !pip install -U langchain openai transformers 필수 라이브러리 및 개체를 가져옵니다. In [ ]: from getpass import getpass import openai from langchain import OpenAI from langchain.chains import LLMChain, ConversationChain from langchain.chains.conversatio..
2024.01.12 -
03-langchain-conversational-memory
대화 기억 대화 기억은 챗봇이 채팅과 같은 방식으로 우리의 질문에 응답할 수 있는 방법입니다. 이는 일관된 대화를 가능하게 하며, 이것이 없으면 모든 쿼리는 과거 상호 작용을 고려하지 않고 완전히 독립적인 입력으로 처리됩니다. 메모리를 사용하면 "에이전트"가 사용자와의 이전 상호 작용을 기억할 수 있습니다. 기본적으로 에이전트는 상태 비저장입니다. 즉, 들어오는 각 쿼리는 다른 상호 작용과 독립적으로 처리됩니다. 상태 비저장 에이전트에 존재하는 유일한 것은 현재 입력이며 다른 것은 아무것도 없습니다. In [ ]: !python3 -m venv langchain !source langchain/bin/activate !pip install langchain openai tiktoken In [ ]: im..
2024.01.11 -
02-langchain-체인
!python3 -m venv langchain !source langchain/bin/activate In [ ]: !pip install -qU langchain openai 체인 시작하기 체인은 LangChain의 핵심입니다. 이는 단순히 특정 순서로 실행되는 구성 요소 체인입니다. 이러한 체인 중 가장 간단한 것은 LLMChain입니다. 이는 사용자의 입력을 받아 체인의 첫 번째 요소(PromptTemplate)에 전달하여 입력을 특정 프롬프트로 형식화하는 방식으로 작동합니다. 그러면 형식이 지정된 프롬프트가 체인의 다음(그리고 마지막) 요소인 LLM으로 전달됩니다. In [ ]: import inspect import re from getpass import getpass from langcha..
2024.01.10 -
01-langchain-prompt-templates
Prompt 엔지니어링 In [ ]: !python3 -m venv langchain !source /langchain/bin/activate !pip install langchain openai 프롬프트 구조 Instructions 외부 정보 또는 컨텍스트 사용자 입력 또는 쿼리 출력 표시기 모든 프롬프트에 이러한 구성 요소가 모두 필요한 것은 아니지만 좋은 프롬프트에서는 두 개 이상의 구성 요소를 사용하는 경우가 많습니다. 그것들이 모두 무엇인지 더 정확하게 정의합시다. 지침 모델에 수행할 작업, 일반적으로 원하는 출력을 생성하기 위해 입력 및/또는 외부 정보를 사용하는 방법을 알려줍니다. 외부 정보 또는 컨텍스트는 프롬프트에 수동으로 삽입하거나, 벡터 데이터베이스(장기 기억)를 통해 검색하거나, 다..
2024.01.09 -
00-langchain-intro(한글)
Langchain 소개 LangChain은 사용자가 LLM()Large Language Models)을 중심으로 앱과 파이프라인을 빠르게 구축할 수 있게 해주는 인기 있는 프레임워크입니다. Prompt template : 프롬프트 템플릿은 다양한 유형의 프롬프트에 대한 템플릿입니다. '챗봇'처럼요. 스타일 템플릿, ELI5 질문 답변 등 LLM: GPT-3, BLOOM 등과 같은 대규모 언어 모델 Agent : 에이전트는 LLM을 사용하여 어떤 조치를 취해야 할지 결정하고, 웹 검색이나 계산기와 같은 도구를 사용할 수 있으며, 모두 논리적 작업 루프로 패키징됩니다. Menory : 단기 기억, 장기 기억. In [ ]: !python -m venv langchain !source langchain/bin..
2024.01.08