2024.04.19 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -1(langChain)2024.04.24 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -2(langChain)2024.04.26 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -3(langChain)2024.04.29 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -4(langChain) 1. 로그인https://smith.langchain.com/ 에서 로그인을 해줍니다.2. api key 만들기그런 뒤 api key 하나를 만들어 줍니다.https://smith.langchain.com/o/88591fb0-6ec4-535d-acec-6b9d8fa1fd5c/settings빌링은..

2024.04.19 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -1(langChain)2024.04.24 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -2(langChain)2024.04.26 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -3(langChain)오늘은 튜토리얼로 LangChain에서 Vector DB에 저장하고 검색하는 부분이 있었는데해당 Vector DataBase 관련해서 학습을 해보도록 하겠습니다.벡터 데이터베이스의 종류로는 아래와 같습니다.오픈소스는 상단에 있는 친구들 입니다.오픈소스 중 2가지로 나눠지는데 vector databases 와 supoort vector search를 해주는 databases 입니다.벡터 데이터베이스의..

langChain 맛보기를 통해 동작하는것을 살펴보았습니다.이번에는 조금 detail하게 각각의 주요 컴포넌트에 대해서 살펴보겠습니다.LangChain을 구성하는 주요 컴포넌트ModelPrompt TemplateOutput ParserChainAgentRetrival ModelModel 컴포넌트는 LLM 모델을 추상화하여 제공 합니다.2024.04.24 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -2(langChain)에서는 Open Ai 모델을 사용하였습니다.prompt → model → outputPrompt TemplateLLM모델에 프롬프트를 입력하여 결과를 받는 구조인데 Prompt Template은 Prompt 작성에 있어서 편의성을 도모합니다.아래처럼  input값을 받을 ..

langChain의 친구들은 아래와 같습니다.나중에 하나씩 알아보도록해요:)이제 LangChain에 대해서 알아보겠습니다.LangChain is a framework for developing applications powered by large language models (LLMs).LLM을 가지고 개발할 수 있게 도와주는 프레임워크였군요!!개발은 LangChain의 오픈소스 building blocks과 components를 사용 합니다.또한 third-party integrations와 Templates를 사용 합니다.LangSmith를 사용해서 chains를 검사하고 모니터링 및 평가 합니다. 또한 지속적으로 최적화하며 배포할 수 있습니다.배포는 LangServe를 가지고 모든 chain을 ap..

이제는 개발을 ai와 관련된 개발을 해야할 것 같습니다.많은 LLM등이 등장하거니와 LLM혼자서는 너무 많은 비용이 들기 때문에 RAG(검색증강생성) 또는 ai agent등이 있죠!그래서 LangChain이라는 친구가 재밌어보여서 일단 해보기로 합니다ㅋㅋJust Do it! 재밌어보이니까! ㅋㅋ참고: https://python.langchain.com/docs/get_started/quickstart/셋팅은 python3으로 동작을 시킬려고 합니다.python3이 필요합니다.그리고 pip3 install langchainpip3 install -qU langchain-openai을 셋팅 해줍니다.목표: openAI LLM모델을 사용해서 질의 응답해보기!open ai를 사용하려면 키가 있어야 합니다.  아..