카테고리 보관물: 랭체인 (LangChain)

OutputFixingParser는 LLM(Large Language Model)의 출력에서 발생할 수 있는 오류나 형식 문제를 수정해주는 도구입니다. Langchain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 지원하는 프레임워크로, 모델의 출력이 예상한 형식(예: JSON, 특정 데이터 구조 등)을 따르지 않을 때 이를 보정하는 데 OutputFixingParser가 유용하게 사용됩니다. 주요 개념 … 계속 읽기 →

LangChain에서 날짜와 시간 데이터를 처리하는 데 유용한 도구 중 하나가 DatetimeOutputParser입니다. 이 파서는 언어 모델의 출력을 구조화된 날짜 및 시간 형식으로 EnumOutputParser는 LangChain 프레임워크에서 제공하는 출력 파서(output parser) 중 하나로, 언어 모델의 출력을 미리 정의된 열거형(enum) 값으로 변환하는 데 사용됩니다. … 계속 읽기 →

LangChain에서 날짜와 시간 데이터를 처리하는 데 유용한 도구 중 하나가 DatetimeOutputParser입니다. 이 파서는 언어 모델의 출력을 구조화된 날짜 및 시간 형식으로 변환하여, 애플리케이션에서 일관된 데이터 처리를 가능하게 합니다. DatetimeOutputParser는 LangChain의 출력 파서(output parser) 모듈 중 하나로, 언어 모델의 텍스트 출력을 … 계속 읽기 →

PandasDataFrameOutputParser는 특히 표 형태의 데이터를 처리하거나 분석해야 할 때 유용하며, 데이터 과학 및 분석 작업에서 강력한 도구로 활용됩니다. PandasDataFrameOutputParser는 LangChain의 출력 파서 중 하나로, LLM의 텍스트 출력을 Pandas 데이터프레임 형태로 구조화합니다. Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리로, 데이터프레임은 행과 … 계속 읽기 →

LangChain의 JsonOutputParser는 LLM의 출력을 특정 JSON 스키마에 맞게 파싱하고 구조화하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 이 챕터에서는 Ollama를 기반으로 한 LangChain 환경에서 JsonOutputParser를 사용하는 방법과 EXAONE 3.5 모델을 활용한 실전 예제를 다룹니다. JsonOutputParser는 사용자가 정의한 JSON 스키마에 따라 LLM의 출력을 … 계속 읽기 →

StructuredOutputParser는 LangChain의 출력 파싱 모듈로, LLM의 텍스트 출력을 JSON, 딕셔너리, 또는 기타 구조화된 형식으로 변환합니다. 이를 통해 모델의 출력을 애플리케이션에서 쉽게 처리하거나 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. EXAONE 3.5와 같은 고성능 모델은 복잡한 텍스트를 생성할 수 있지만, 이 텍스트를 구조화된 데이터로 … 계속 읽기 →

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 →