[TIL] 2024-10-27 (ADsP/FastAPI/LangChain)

Today I Learned (2024-07-12)

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목차

• Today I Learned (2024-07-12)
• 오늘 공부한 내용
  • 1. ADsP
  • 2. FastAPI
  • 3. LangChain
    • LangChain Hub
    • FewShotPromptTemplate
• 어려웠던 내용
• 궁금한 내용과 부족한 내용
• 느낀 점

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오늘 공부한 내용

1. ADsP

• 문제 풀기

2. FastAPI

• 토이 프로젝트 개발중에 예전에 배웠지만 다시 학습함.
• 잘 써먹으면 좋겠다.
• 내가 작성한 글 - FastAPI 사용하기

3. LangChain

LangChain Hub

LangChain Hub 사이트

• 해당 사이트에 작성된 프롬프트들을 가져와서 사용할 수 있다.
• 잘 작성된 프롬프트를 가져다 쓸 수 있는 장점이 있다.

from langchain import hub

# 이미 만들어진 프롬프트 불러오기
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")

prompt

FewShotPromptTemplate

• 답변의 예시를 미리 보여준다.
  • 1개의 답변 예시 → One Shot
  • 2개 이상의 답변 예시 → Few Shot
• 할루시네이션 현상을 줄일 수 있으며, 정확한 답변을 얻는데 도움이 된다.

from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

examples = [
    {
        "question": "스티브 잡스와 아인슈타인 중 누가 더 오래 살았나요?",
        "answer": """이 질문에 추가 질문이 필요한가요: 예.
추가 질문: 스티브 잡스는 몇 살에 사망했나요?
중간 답변: 스티브 잡스는 56세에 사망했습니다.
추가 질문: 아인슈타인은 몇 살에 사망했나요?
중간 답변: 아인슈타인은 76세에 사망했습니다.
최종 답변은: 아인슈타인
""",
    }
]

example_prompt = PromptTemplate.from_template(
    "Question:\n{question}\nAnswer:\n{answer}"
)

print(example_prompt.format(**examples[0]))

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question:\n{question}\nAnswer:",
    input_variables=["question"],
)

chain = prompt | llm | StrOutputParser()

answer =chain.stream({"question":"카카오의 창립자는 누구이며 몇살, 몇년생인가요?"})

for token in answer:
    print(token, end="",flush=True)

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어려웠던 내용

• LangChain의 학습내용들.. 양이 많다

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궁금한 내용과 부족한 내용

• LangChain 학습량

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느낀 점

• 무언가를 만들어야지..