[LangChain 강의] 대화내용을 기록하는 LLM Chain 생성 방법 + 도큐먼트 참조하는 tip!
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- Опубликовано: 31 мар 2024
- 오늘은 강의 영상처럼 편집 거의 없이 느린 템포로 자세히 구현방법에 대해 알아보겠습니다.
🔥 코드: github.com/teddylee777/langch...
📘 랭체인 튜토리얼 무료 전자책(wikidocs)
wikidocs.net/book/14314
✅ 랭체인 한국어 튜토리얼 코드저장소(GitHub)
github.com/teddylee777/langch...
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LangChain + ChatGPT + Streamlit 강의(VOD 강의)
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#llm #memory #runnable
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📘 랭체인 한국어 튜토리얼(무료 전자책): wikidocs.net/book/14314
📝 테디노트(깃헙 블로그) : teddylee777.github.io
💻 GitHub 소스코드 저장소: github.com/teddylee777
🍿 LLM 프로젝트: llm.teddynote.com
![[2분 하이라이트] Self Learning GPT #LangSmith 피드백으로 원하는 형식의 답변을 학습하는 GPT](http://i.ytimg.com/vi/lvOUMmtsRIQ/mqdefault.jpg)
![[2분 하이라이트] Self Learning GPT #LangSmith 피드백으로 원하는 형식의 답변을 학습하는 GPT](/img/tr.png)
![[LangChain 강의] #streamlit 으로 ChatGPT 클론 서비스 제작하는 방법](http://i.ytimg.com/vi/ZVmLe3odQvc/mqdefault.jpg)
우와 기다렸던 내용이에요! 감사합니다
감사합니다🙏🙏
감사합니다 이런 정수가 담긴 내용
감사합니다 도움이 되셨으면 좋겠습니다🙏
설명이 귀에 쏙쏙 들어오네요
감사합니다🙏🙏
윈도우즈로도 영상 부탁드립니다.
감사합니다.
윈도우 VS Code 랑 Mac 이랑 동일합니다~
좋은 내용 감사 합니다. 역시 원문 매뉴얼 보는게 난이도가 있네요...^^
아직은 문서가 좀 친절하지 않아서 그런 것 같습니다. 번역할 때는 최대한 쉽게 번역하려고 노력하고 있습니다~^^
안녕하세요 대화를 이어나갈 때 이전의 질문이나 답변의 텍스트가 길어서 llm의 제한 토큰을 초과하게 되면 에러가 발생하게 되는데 그부분은 어떤식으로 해결할 수 있는지 간략하게 답변을 해주실 수 있을까요?
메모리 요약을 하거나 버퍼를 두고 오래된 대화를 줄여 나가는 방식을 택할 수 있습니다. 답변도 stop_reason 메타데이터가 finish 가 아닌 경우 continue generation 도 가능합니다. 참고하십쇼^^
@@teddynote 답변 감사합니다!
혹시 openAI 에서 제공하는 오픈소스를 사용할 때 발생되는 토큰의 비용은 없는걸까요 ??
이전에 chatGPT 소스코드를 사용하려 할 때 필요했던 부분이 있어 질문남깁니다..!
(즉, openAI 에서 제공하는 인공지능 모델을 사용할 때 무료로 사용이 가능한지)
아쉽게도 OpenAI 에서 제공하는 모델은 오픈소스는 아닙니다. 따라서, 모델은 모두 유료입니다. 사용한만큼 과금이 됩니다. API KEY를 발급하셔야 이용이 가능하구요. API KEY 발급시 신용카드를 등록하게끔 되어 있습니다. 무료로 사용하시려면 HuggingFace 의 공개되어 있는 무료 모델을 사용하는 방법, 혹은 Ollama 를 사용하는 방법등이 있습니다~^^
안녕하세요. 혹시 강의 출시는 4월 중에 하실 예정이신가요? 기다리고 있습니다!
자꾸 늦어져서 정말 죄송합니다😭😭 현업 업무가 밀려서 촬영이 계속 늦어지네요. 전부 촬영해서 업로드 하기까지 계속 시간이 늦어 질 것 같아서 유튜브에 주제별로 조금씩 업데이트 해나가려고 합니다! 이번 주 공지사항 올려드리고 메일로도 발송해 드리겠습니다! 기다리게 하여 정말 죄송합니다 🙏🙏
형님 모의면접 ai를 만드려하는데 pdf내용을 토대로 질문목록을 만드는 방법이 구상이 잘안되네요
일단 PDF 기반 RAG를 먼저 만드는데 PDF 기반으로 질의 응답을 하는 챗봇를 만들지 말고 프롬프트로 모의면접 질문을 뽑고 싶다는 테스크를 알려주면 LLM이 찰떡 같이 알아듣고 질문 리스트 줄꺼야~ 해보고 안되면 댓글 ㄱㄱ PDF RAG 는 다른 영상 참고해서 만들어 보고 어렵다 싶으면 질문 ㄱㄱ 수고해 동생~
강의 감사히 잘 듣고 있습니다. 그런데 조금씩 깊게 들어갈수록 랭체인은 참..뭐랄까…안타깝다 해야하나. LCL은 엄청 간결한 철학이지만 그로인해 실제 적용하거나 구현할 부분이 오히려 너무 애매하고 난잡스런 느낌을 지울수가 없네요. 실제로는 llm에 메시지 배열 넣어주는게 다인데 말이죠. 각 파이프의 입출력 형태 파악하는게 일이니… 게다가 그게 통일된 형태도 아니고 ..죄다 kwargs에 중구난방 땜빵질 되어있는 라이브러리들 보면 이게 사람 쓰라고 만든 라이브러리인가 의문이 들지경입니다. runnable 과 LCL 덕분에 배보다 배꼽이 커도 너무 크네요😢
맞습니다 전적으로 동의합니다!
저도 사실 처음에 말씀하신 것처럼 너무 추상화가 많이 되어 있음에 불편함을 많이 느꼈는데요. 바뀐 LCEL을 좀 더 파다보니 편리함도 있더라고요. 이건 LCEL 관련 튜토리얼 13개의 파일을 모두 수핸해보고 알게 되었어요. 그래서 나중에는 이 강의에 대해 다루면서 LCEL 이 가지는 이점도 얘기해 보려 합니다. 커뮤니티에서도 아직 의견이 분분한 것 같아요. 이제야 좀 적응이 되었는데 랭체인 개발 속도가 빠르니 앞으로 지속적으로 의견 나오고 불편한 부준은 개선이 되지 않을까 싶습니다😄