Today I Learned (2024-11-08)목차Today I Learned (2024-11-08)오늘 공부한 내용1. KDT(중간 프로젝트)영어 문장 생성하기(예문)2. DjangoORM어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(중간 프로젝트)영어 문장 생성하기(예문)기존의 단어장을 참조하도록 해서RAG 방식으로 예문을 생성하도록함.1시간 30분 걸려서 1300개 예문을 생성했지만팀에서 만든 예문 검증 알고리즘으로 검사하니10% 정도만 생존...다른 임베딩 모델 고려(HuggingFace)2. DjangoORMORM에 대한 내용은 따로 글로 작성할 예정어려웠던 내용RAG 모델궁금한 내용과 부족한 내용어떻게 하면 좋은 답을 얻을 수 있을까.느낀 점어렵다 쉽지 않아. -->

LangChain Output Parser: 다양한 출력 파서 설명LangChain 라이브러리에서는 다양한 형식의 출력을 다루기 위한 여러 종류의 Output Parser를 제공함. Output Parser는 AI 모델의 출력 결과를 구조화된 형식으로 변환하는 역할을 하며, 상황에 따라 적절한 Parser를 선택하여 사용할 수 있음. 아래에서는 LangChain에서 제공하는 주요 Output Parser들을 소개하고, 각 Parser의 특징과 사용 사례를 설명함.1. PydanticOutputParserPydanticOutputParser는 Pydantic 모델을 활용하여 출력 결과를 검증하고 구조화하는 Parser임. Pydantic은 Python의 데이터 유효성 검사 라이브러리로, 모델을 정의하여 데..

LangChain - load_prompt 함수LangChain의 load_prompt 함수를 사용하여 다양한 파일 형식(YAML, JSON, .txt, .py)으로 프롬프트 템플릿을 불러오고, 이를 채팅 모델에서 사용하는 방법을 설명합니다. load_prompt는 지정된 파일 형식에 맞추어 템플릿을 동적으로 로드할 수 있는 기능을 제공함.1. YAML 파일 예시YAML 파일 형식으로 템플릿을 정의하고, load_prompt로 불러올 수 있음.파일명: template.yamltemplate: | {name}님, 오늘의 날씨는 {weather}입니다. 좋은 하루 보내세요!variables: - name - weatherPython 코드에서 사용하기:from langchain_core.prompts..

LangChain Output Parser에 대한 설명1. Output Parser란?Output Parser는 AI 모델로부터 나온 비정형 텍스트 응답을 받아서 구조화된 데이터로 변환하는 역할을 함. 예를 들어, 모델이 생성한 자연어 응답을 특정 JSON 형식, 리스트, 테이블 등으로 변환할 수 있음.2. StrOutputParser 사용 예시LangChain에서 StrOutputParser는 단순 문자열 형식의 출력을 처리하는 Parser임. 아래는 StrOutputParser를 사용하여 요리 레시피를 파싱하는 예시임:from langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser# ..

Today I Learned (2024-07-12)목차Today I Learned (2024-07-12)오늘 공부한 내용1. KDT (AWS)EC2 (Elastic Compute Cloud)EBS (Elastic Block Store)Auto ScalingLoad BalancerCloudWatch정리2. ADsP3. LangChainPrompt TemplateLCEL(LangChain Expression Language)출력파서(Output Parser)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (AWS)EC2 (Elastic Compute Cloud)AWS에서 제공하는 가상 서버 서비스탄력적 컴퓨팅: 필요에 따라 인스턴스를 생성, 크기 조정, 종료 가능온디맨드(Elasti..