카테고리 보관물: 랭체인 (LangChain)

“Example Selector”는 주로 프롬프트 엔지니어링에서 few-shot 학습을 최적화하기 위해 사용되는 도구입니다. LangChain을 활용해 대규모 언어 모델(LLM)을 다룰 때, 모델이 특정 작업을 수행하도록 유도하려면 적절한 프롬프트 설계가 필수적입니다. 특히 few-shot 학습(few-shot learning)에서는 모델에 제공되는 예시(example)가 결과의 품질에 큰 영향을 미칩니다. 그러나 … 계속 읽기 →

언어 모델은 방대한 데이터로 훈련되지만, 특정 작업에 대해 최적의 응답을 생성하려면 맥락(context)과 의도(intent)를 명확히 제공해야 합니다. FewShotPromptTemplate은 작업의 예시를 몇 개 제공함으로써 모델이 사용자가 원하는 출력 형식을 이해하고, 이를 기반으로 일관성 있는 결과를 생성하도록 돕습니다. 예를 들어, 질문에 대한 답변을 … 계속 읽기 →

최신 대규모 언어 모델(LLM)의 강력함은 방대한 데이터로 사전 학습된 결과이지만, 특정 작업에 대해 모델을 즉각적으로 적응시키는 데는 한계가 있습니다. 이때 “퓨샷 프롬프트(Few-Shot Prompting)”는 최소한의 예시만으로도 모델이 새로운 작업을 수행하도록 유도하는 강력한 방법론으로 주목받고 있습니다. LangChain 프레임워크에서는 이러한 퓨샷 프롬프트 기법을 … 계속 읽기 →

MessagesPlaceholder는 LangChain에서 대화 기반 애플리케이션을 개발할 때 중요한 구성 요소 중 하나로, 특히 대화 기록(Conversation History)이나 동적으로 생성되는 메시지를 처리할 때 유용합니다. 동적 대화 관리의 핵심 LangChain은 대화형 AI 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크로, 대화 흐름을 자연스럽게 관리할 수 있는 … 계속 읽기 →

LangChain에서 ChatPromptTemplate는 대화형 AI 애플리케이션을 구축할 때 매우 중요한 도구입니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 간소화하는 프레임워크로, 그 중심에는 프롬프트 템플릿이 있습니다. 특히 ChatPromptTemplate는 대화 형식의 프롬프트를 구조화하고 동적으로 관리할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다.  ChatPromptTemplate는 LangChain에서 제공하는 … 계속 읽기 →

LangChain에서 템플릿(Template)은 프롬프트(Prompt)를 체계적으로 관리하고 재사용하기 위한 강력한 도구입니다. 특히, 애플리케이션 규모가 커질수록 프롬프트를 코드 내에 하드코딩하는 대신 외부 파일로 분리해 관리하는 것이 효율적입니다. 이 챕터에서는 파일로 저장된 템플릿을 읽어오는 방법을 배우고, 이를 LangChain에서 활용하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 템플릿 파일의 … 계속 읽기 →