글쓴이 보관물: dsyoon

CommaSeparatedListOutputParser는 LangChain 프레임워크에서 제공하는 강력한 출력 파서 중 하나로, 언어 모델(LLM)의 텍스트 응답을 쉼표(,)로 구분된 리스트 형태로 변환하는 데 사용됩니다. 이를 통해 언어 모델이 생성한 비구조화된 텍스트 데이터를 구조화된 리스트 형태로 가공하여, 후속 작업에서 보다 쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다. … 계속 읽기 →

PydanticOutputParser는 LangChain 프레임워크에서 제공하는 강력한 출력 파서로, 대형 언어 모델(LLM)의 텍스트 출력을 구조화된 Python 객체로 변환하는 데 사용됩니다. 이 파서는 Pydantic 라이브러리를 기반으로 동작하며, 사전에 정의된 데이터 스키마에 따라 LLM의 출력을 검증하고 매핑하여 개발자가 원하는 형식으로 데이터를 쉽게 활용할 수 … 계속 읽기 →

LangChain 프레임워크에서 **출력 파서(Output Parser)**는 언어 모델(LLM)의 출력을 구조화하고, 더 유용한 형태로 변환하는 핵심적인 역할을 담당합니다. 언어 모델은 텍스트를 생성하는 데 탁월하지만, 그 출력은 종종 자유로운 형태의 텍스트로 나타나며, 이를 바로 애플리케이션에서 사용하기에는 적합하지 않을 수 있습니다. 출력 파서는 이러한 … 계속 읽기 →

다이나믹 퓨샷 프롬프트(Dynamic Few-Shot Prompting)는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 특정 작업에 최적화된 응답을 생성하기 위한 고급 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 이 기법은 정적인 프롬프트와 달리, 작업의 맥락이나 입력 데이터에 따라 동적으로 예제를 선택하거나 생성하여 모델의 성능을 향상시킵니다 다이나믹 퓨샷 프롬프트의 개념 … 계속 읽기 →

Example Selector는 특정 작업에 적합한 예제를 동적으로 선택하여 프롬프트에 포함시키는 데 사용됩니다. 특히, 유사도 검색 기반 Example Selector는 입력 쿼리와 저장된 예제 간의 의미적 유사성을 평가하여 가장 관련성 높은 예제를 선택합니다. 그러나 유사도 검색 과정에서 발생할 수 있는 문제들—예를 들어, … 계속 읽기 →

FewShotChatMessagePromptTemplate는 소수의 예제를 제공하여 모델이 특정 작업에 적합한 응답을 생성하도록 유도하는 데 유용합니다.  LangChain의 프롬프트 템플릿 중 하나로, 대화 형식의 입력과 출력 예제를 제공하여 모델이 맥락을 이해하고 유사한 패턴의 응답을 생성하도록 돕습니다. 이는 소수 샷 학습(Few-Shot Learning)을 구현하는 데 이상적이며, … 계속 읽기 →