솔직히 지금 저한테 짜증 낼 이유가 충분하죠
우린 라가 얘기를 한참 했는데 아직 라가를 써 본 적이 없네요
벡터에 대해 얘기했죠
프롬프트와 컨텍스트 래그의 저렴한 버전에 관해 얘기했죠
드디어 본격적인 시작이죠
오늘은 Put 파이프라인을 실행할 거예요
바보 같은 짓이죠
진정해요
두고 봐요
오늘은 어떻게 될까요?
긴 사슬로 된 대화 사슬을 만들 거예요 긴 사슬이 모여서
여러 조각을 접착제로 붙이는 거죠 걸레 회수와 대화를 할 수 있게요
전문가의 이해를 보여주는 질문을 하고 답을 얻을 겁니다 채팅 UI로 궁극적으로
지식 작업자 비서를 만들고요
이미 훌륭한 것들을 배웠기 때문에 아주
쉽다는 걸 알게 될 거예요
먼저 간략히 말씀드리자면 긴 연결의 추상화가 있어요 긴 연결의
개념이 일을 쉽게 만들어주죠
이건 오늘 사용할 3가지예요
우선 LLM에는 추상적인 게 있어요
LLM은 오픈아이를 의미해요
다른 사람을 상징할 수도 있죠
량청은 모델을 둘러싼 추상적인 객체를 대표해요
레트리버라는 추상화도 있어요
벡터 스토어 같은 인터페이스 같은 거죠
우리 경우엔 크로머예요 걸레 회수용으로 사용되죠
벡터를 가지고 프롬프트를 강화할 수 있는 레트리버 인터페이스죠
세 번째 추상화는 메모리예요
챗봇과 토론한 역사를 보여주는 거죠 어떤 식으로든 메모리요
실제로 여기서 사용되는 건 독감 목록이에요 상단의 시스템 메시지 같은 걸
구성한 목록이죠 다음은 사용자 보조예요
하지만 긴 연결을 위한 메모리라는 개념으로 추출되었어요. 이 커버 아래에서 리스트를
처리하거나 다른 모델이 필요로 하는 다른 형식을 처리하죠.
이 세 가지가 핵심 래퍼입니다. Get-Tuck Season 2 닙턱 시즌 2 긴 체인에서 얻는 기능성 중에서요.
이것을 명심하고 얼마나 간단한지 보세요. Get 파이프라인을 만드는 것이요.
4줄의 코드로 완료될 거예요
지금 여러분 앞에 있는 코드 4줄이에요
첫 번째 줄의 우수함이 이거예요
LM은 채팅방개 인공지능으로 랑 체인 ln 객체를 생성하죠
개방형 인공지능을 위한 LM 객체죠
다른 어떤 것을 위해 만들 수 있는 비슷한 오브젝트가 있다고 상상할 수 있죠
그게 첫 번째 줄이자 첫 번째 추상화예요
두 번째 줄에 LM을 넣어요
두 번째 추상화요
메모리 말이에요
대화 버퍼 메모리라는 랑 체인 객체를 생성해요
몇 가지 사항을 제공해야 해요
핵심은 어떻게 정리되느냐죠 메모리와 채팅 기록을 검색하는 데 뭘 쓸 수 있느냐예요
나중에 예상되는 게 그거니까요 반송 메시지는 랭에게 이걸
저장할 거라고 말해요 일련의 메시지로 저장될 거라고요
대화를 나타내는 큰 텍스트 블록 말고요
이런 종류의 채팅 응용 프로그램에 이걸 사용해야 한다는 것만 아시면 돼요
다음 줄은 간단히 벡터 스토어가 있는데 크로마를 생성했고 이것을 불러오기
메서드로 부르겠다고 하네요
레트리버라는 인터페이스 객체로 감싸게 되죠
그게 랭 체인이 기대하는 객체예요 래그 워크플로우가 가능하려면요
세 가지 추상화입니다 LM, 메모리 그리고 리트리버죠
전부 만들어진 거예요
마지막 구절은 그걸 하나로 모아 대화 사슬을 형성해요
그건 여러분이 만든 대화 회수 사슬로 호출을, 그 음 LM으로부터의
메서드를 호출해 생성합니다 여러분은 3가지만 넘기면 돼요
LM, 레트리버, 메모리 방금 만든 3가지요
그렇게 간단한 거예요
코드 네 번째 줄로 방금 래그 파이프라인을 만들었어요
못 믿겠어요?
유피터랩으로 가서 직접 해 보죠