llama2 LangChain으로 쉽게 만들어보는 나만의 LLM 애플리케이션: 상세 가이드 최근 급부상하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발하는 것이 가능해졌습니다. 하지만 LLM을 효과적으로 활용하기 위해서는 복잡한 모델 구조, 데이터 전처리, 그리고 다양한 API를 통합하는 과정을 거쳐야 합니다. LangChain은 이러한 어려움을 해결하고 LLM 기반 애플리케이션 개발을 간소화해주는 강력한 프레임워크입니다.본 게시글에서는 LangChain을 활용하여 간단한 LLM 애플리케이션을 만드는 과정을 상세하게 안내합니다. 예시 코드와 함께 설명하여 실제 개발에 바로 적용할 수 있도록 돕겠습니다.LangChain이란 무엇인가?LangChain은 LLM을 위한 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 특화된 프레임워크입니다. 다양한 LLM 모델과 데이터 소스를 연결하여 복.. 2024. 11. 15. LangChain의 핵심 모듈 심층 분석: Prompts, Chains, Memory, Agents 서론LangChain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 간소화하는 강력한 프레임워크입니다. 이전 글에서는 LangChain의 기본적인 개념과 간단한 예시를 통해 소개했는데요, 이번 글에서는 LangChain의 핵심 모듈인 Prompts, Chains, Memory, Agents에 대해 더욱 자세히 살펴보고, 각 모듈의 역할과 활용 예시를 통해 실제 개발에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다.1. Prompts: LLM과의 대화 시작점정의: 프롬프트는 LLM에게 어떤 작업을 수행하도록 지시하는 텍스트입니다. 프롬프트의 질과 양은 LLM이 생성하는 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.예시:"다음 주말에 서울에서 할 수 있는 재미있는 활동 5가지를 추천해줘.""셰익스피어 스타일로 로미오와 줄리엣의.. 2024. 11. 15. 이전 1 다음
