이걸 보실 때쯤엔 벡터를 이해하셨길 바라요
자신만의 청크를 만들어 데이터 스토어에 넣고 2D, 3D로
검토한 후 어떤 게 더 좋은지 결정했죠
채도가 뭔지 알겠네요
사용하기 쉽죠
다른 데이터 저장소도 시도해 볼 수 있어요
바이스는 같은 종류의 코드를 사용하는 아주 쉬운 것 중 하나죠
페이스북 인공지능과 비슷한 검색이고 인 메모리 벡터 데이터 저장소인데 난이도가 비슷할
정도로 쉽지 않아요
이미 쓴 것의 한두 줄만 바꾸면 돼요
이것도 하나의 훈련이 될 수 있어요
사무실에서 반복하면 별거 아닌 걸 알게 될 겁니다 OpenAI 엠비딩을 사용한다면
일관된 결과를 얻을 수 있어요
이걸 짚고 넘어가야 할 것 같아요 방금 우리가 경험한 건 긴 사슬 중 가장 좋은 경험이었어요
말 그대로 코드 두 줄로 많은 걸 성취할 수 있었죠
삽입이 OpenAI 삽입과 같다고 한 줄이 있었는데 그건 곧바로 OpenAI
API 사용에 액세스 권한을 주어 삽입 벡터를 계산할 수 있게 해줬죠
그리고 한 줄로 채도 데이터베이스를 만들었어요
서류에서 채도점을 썼어요
세 가지를 통과시켰죠 문서예요 우리 경우엔 서류 뭉치였죠
OpenAI 엠버딩스, 데이터베이스 이름은 사용된 디렉터리예요
어떤 이름이라도 넣을 수 있었어요 Put it up Put up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it Put it up Put it
벡터 DB를 선택했지만 어떤 이름이든 put을 수 있어요
그요
우리가 읽은 원래 텍스트에서 각각의 덩어리를 위해 벡터를 만들었다는 걸 강조할 가치가
있어요
문서를 넣을 수도 있었어요 Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it
덩어리가 아닌 전체 문서에 대한 벡터를 만들 수도 있었어요
여러분도 해 보세요
get 을 문서로 바꿔치기해 보세요
물론 숫자는 더 적겠지만요 제 추측대로 각 칸이 얼마나 나뉘어
있는지 볼 수 있어요
이제 이걸 하나로 합쳐서 래그 파이프라인을 만들 거예요
우리 헝겊 용액이에요
지금은 모든 콘셉트가 명확히 이해되셨길 바라요
다음엔 랭 체인의 힘을 보죠 코드 몇 줄로 전체 솔루션을
엮을 수 있습니다 대화 체인과 메모리를 포함해서요 랭 체인이 아주 잘
다루는 거죠
질의응답 시간을 가질 수 있을 겁니다 이 공간에 대한 전문가의 지식을 보여줄 수 있죠
저희에겐 큰 이정표예요
다음 세션에서 래그가 완성될 거예요