LangChain 사용 사례 튜토리얼 파트2
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AI/Large Language Model
해당 쿡북은 LangChain Cookbook Part 2 - Use Cases를 한글로 번역한 것이며LangChain Conceptual Documentati를 기반으로 작성 되었습니다.목표:ELI5예제와 코드를 통해 LangChain의 구성 요소와 사용 사례에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. LangChain의 기본 원칙에 대한 소개는 쿡북 파트 1: 기본에서 확인하세요.링크:LC 개념 문서LC 파이썬 문서LC 자바스크립트/타입스크립트 문서LC 디스코드www.langchain.comLC 트위터LangChain 이란?LangChain은 언어 모델(LLM) 기반의 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다.요약: LangChain은 AI 모델과 작업 및 구축하는 복잡한 부분을 간단하게 만들어줍니다. ..
LangChain 기초 튜토리얼 파트1
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AI/Large Language Model
해당 쿡북은 langchain-tutorials-LangChain Cookbook Part 1 - Fundamentals를 한글로 번역한 것이며 LangChain Conceptual Documentation을 기반으로 작성 되었습니다.목표: ELI5예제와 코드를 통해 LangChain의 구성 요소와 사용 사례에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. 사용 사례는 2부에서 확인할 수 있습니다.링크:LC 개념 문서, LC 파이썬 문서, LC 자바스크립트/타입스크립트 문서, LC 디스코드, www.langchain.com, LC 트위터LangChain이란?LangChain은 언어 모델(LLM) 기반의 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다.요약: LangChain은 AI 모델과 작업 및 구축하는 복잡한 부분을..
프롬프트 엔지니어링 이해하기
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AI/Natural Language Processing
프롬프트 엔지니어링은 인공지능(AI)에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 기술로, 사용자가 원하는 결과를 정확히 얻기 위해 설계된 지침을 제공하는 것을 말합니다. 이를 통해 AI 모델은 사용자의 의도를 이해하고, 적합한 응답을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 특히 생성형 AI와의 상호작용에서 핵심적인 역할을 하며, AI가 복잡한 요청을 처리하는 데 필요한 방향성을 제공합니다.프롬프트 엔지니어링의 중요성프롬프트 엔지니어링은 AI가 단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않고, 사람과의 협업을 통해 문제를 해결하는 데 활용될 수 있도록 돕습니다. 잘 설계된 프롬프트는 다음과 같은 장점을 제공 합니다.프롬프트 엔지니어링의 주요 장점높은 정확성명확하고 구체적인 지침을 통해 사용자는 더욱 정확한 정보를 얻을 수 있습..
Ollama와 Python 라이브러리를 이용하여 LLaMa2를 로컬에서 사용하기
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AI/Large Language Model
최근 생성형 AI가 굉장히 많은 주목을 받고 있다. OpenAI, Google, Meta 등 거대 기업들을 필두로 생성형 AI는 빠른 발전을 이루고 있는다. 이러한 생성형 AI를 사용자들이 더 손쉽게 사용하게 도와주는 OllaMa와 Python 라이브러리가 발표되어 간단하게 알아 보았다.이번 포스트에서는 아래의 2가지를 중점으로 알아본다.1. Terminal 환경에서 Ollama 사용하기 (w. LLaMa2)2. Ollama Python 라이브러리 사용하기Terminal 환경에서 Ollama 사용하기 (w.LLama2)소제목https://ollama.com/download 에서 자신의 OS에 맞는 설치 파일을 다운 받아 설치한다.e.g) 리눅스 $curl -fsSL https://ollama.com/in..
Retrieval-Augmented Generation (RAG, 검색-증강 생성)
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AI/Large Language Model
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM (Large Language Model)를 더 효과적으로 활용하는 방법론이다. RAG는 사전 훈련된 LLM의 장점을 외부 지식과 결합하여 제공한다. 기본 아이디어는 특정 질문이나 주제에 대한 응답을 생성할 때, 모델이 실시간으로 외부 지식을 참조하여 더 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 것이다. 이로 인해 RAG는 기존의 언어 모델이 가진 한계를 극복하며, 특히 최신 정보나 복잡한 주제에 대한 질문에 대한 답변을 생성하는 데 있어 뛰어난 성능을 보인다.RAG란 무엇인가?RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 최근 자연어 처리 분야에서 주목받는 기술이다. 이 기술의 핵심은 두 가지 주요 요소를 결합하는 것에 ..