지난번엔 내가 좀 엉뚱하게 둘러갔죠
그래도 즐거우셨길 바라요 만족스러우셨길 바라고 이번 주를 즐기셨길
바라요
4살요 5일째, 4일째예요 지금은 5시예요
본론으로 돌아가서 랭 체인 표현 언어를 얘기하려고 했는데요 랭 체인에서
체인을 설정하는 방법입니다 랭 체인은 파이프라인을 풀기 위해 퍼즐의
여러 단계를 어떻게 풀었는지를 뜻하죠
여러분이 이루고자 하는 것을 표현해주는 파일을 함께 놓을
수 있어요.
이 LCL lang 체인 표현 언어는 여러분이 원하는 걸 레이아웃하는 데 사용될 수 있어요
YAML 파일 형태예요
YAML 파일에 익숙하신 분들을 위해 설명드리죠
이걸 읽어보면 온도를 가진 모델을 지정하고 있는 게 보이실 겁니다
디렉터리와 관련해서요 벡터 데이터베이스의 영구 디렉터리죠
그리고 다양한 구성 요소가 있죠 LM은 형식 채팅, 열린 인공지능이에요
대화 메모리가 있어요
열린 인공지능 내장 크로마 벡터 스토어 회수기와 체인, 출력도요
우리가 작성한 파이썬 코드와 아주 밀접하게 매핑되어 있죠
이런 선언적 모델이 한데 합쳐져 모든 문제를 해결할 수 있다고 상상해 보세요. TUI
함께 시간을 보낸 사람들이 만든 아주 강력한 언어예요
지금은 아주 생산적인 것 같아요
저는 개인적으로 파이썬 코드를 선호합니다. 그리고 그것을 이용해서 이전에 했던 워크플로를
함께 만드는 것을 선호해요.
하지만 이게 관심 있다면 이걸 좀 더 보고 대안으로 생각해도 돼요
다른 프로젝트에서 이걸 발견해도 동요하지 않으셨으면 해요
파이썬 코드와 아주 밀접하게 매핑됩니다 다음으로 살펴볼 내용은 랭 체인이 어떻게
비트에서 작동하는지에 대한 것입니다 이미 직관적으로 잘 이해하셨기를
바라면서요
랑산은 술법이 약해요
정말 편리한 방법이죠
사실 크로마나 Feis 같은 기본 구성 요소에 올바른 호출을 하는
거죠
올바른 문서를 검색해 프롬프트에 꿰매는 거죠
잠시 후에 보여드릴 건 콜백이라는 걸 어떻게 이용하느냐예요 랑산 박사에게
오픈AI에 보내는 프롬프트가 뭔지 알아내는 거죠
결국 조사가 끝난 후 공통적인 문제를 진단하는 데 사용할 수 있어요
어떤 이유에서든 올바른 덩어리가 모델로 보내지 않았거나 적어도 우리가 정말 원하는 덩어리가
아닐 경우 발생하죠 우리가 원하는 종류의 답을 제공하지
않는 거예요
그럼 그 문제를 해결하고 랭산의 인프라 구조를 이해하기
쉽게 마무리하죠
이것과 함께 주피터랩으로 돌아가 진짜 5일째를 살펴보죠 HDMI HDMI