이제 시작이에요
제품 가격을 추정하는 래그 파이프라인을 구축할 겁니다 훈련 데이터셋에 있는 유사한
제품의 컨텍스트를 참고해서요
그래서 여기 왔어요
둘째 날이죠 3번 GPT4 미니로 래그 파이프라인을 만들어요
오늘은 많은 코드를 빠르게 다룰 거예요
그럼 조금만 참아주세요
Get it의 비결은 직접 코드를 실행해 어떤 상황인지 파악하는 거예요
그래서 가져오기를 하고 평소처럼 로그인해서 오픈라이에 접속했어요
OpenAI API 키를 설정했다는 사실을 이용하고 있어요
테스트 데이터 세트를 로드할 거예요
훈련 데이터 세트를 로드할 필요는 없어요 크로마 데이터 저장소를 사용할
거니까요
좋아요
함수 만들기 컨텍스트가 있어요
이 함수를 이용해 컨텍스트를 생성할 겁니다 GPT for 미니를 보내 사용할 수 있는
비슷한 제품에 대해 알려주는 거죠
컨텍스트를 제공하라고 할 거예요 여러분이 추정해야 하는 것과 유사한 다른 항목들이
여기 있어요
압축 파일 생성기 기억하시나요? 두 개의 다른 리스트를 반복할 수 있게 해주죠
통과된 비슷한 가격과 비슷한 가격의 반복을 통해 비슷한 가격과 비슷한 것을 수집하는
거죠
그런 다음 메시지를 추가합니다 이 가격과 관련 있을 가능성이 있는 제품이 있다고요
잠시 후에 실행할게요
어떤 모습인지 볼 수 있죠
그런데 과거에 했던 것처럼 이 함수 메시지를 만들고 항목을 하나 가져가고
비슷한 걸 가져가고 가격을 가져가고 표준 독감 목록을 만듭니다 우리가
잘 아는 거죠
시스템 메시지가 있을 겁니다 전에 사용했던 것과 동일한 거죠
물품의 가격을 추정하고 컨텍스트에 추가할 가격으로만 응답하세요
방금 만든 걸 추가할게요
그리고 이렇게 말해요
이제 질문할게요
이건 기본적으로 우리가 전에 사용했던 것과 같습니다 6주 차에 GPT 4를 호출했을 때요 파이프라인을
구축했을 때요
여기서 주목할 건 랭 체인 없이 랙 파이프라인을 하고 있다는 거죠
사실 그렇게 어렵지도 않아요
랭 체인은 간단한 개체 몇 개로 추상화를 제공했어요
코드 한 줄이면 된다고 했던 게 기억나네요 하지만 직접
하기엔 그리 많지 않아요
특히 지금은 보닛 밑에서 무슨 일이 일어나는지 알고 llms를 호출하는 법과
유사한 개체들을 찾아내는 법 등을 알고 있으니까요
비교적 간단해요
너무 힘들지 않았으면 좋겠네요 계속 가보죠
그래서 갈 거예요
채도를 채취할게요
또 이런 말을 했네요
DB 변수를 정의했던 핸드폰을 지웠어요
제품 밑줄로 해야죠
벡터 스토어요
어려운 단어일 거예요
됐어요
다시 실행해요
좋아요
이제 벡터 데이터 저장소에서 제품 컬렉션을 살펴봤죠
알았어요
이제 본론으로 들어가는 거죠
메서드, 함수 설명이 있습니다 항목을 취할 거예요
해당 항목에서 우리가 관심 없는 걸 걸러내죠
기본적으로 프롬프트를 가져다가 이걸 빼낼 거예요
1달러까지 얼마나 들까요?
가격 이즈 달러 다음에 나오는 건 다 무시할 거예요
정확히 어떤 건지 보여드릴게요
제 첫 훈련 데이터 포인트를 잠깐 살펴볼게요
이런, 미안해요
미안해요
내가 무슨 짓을 한 거죠?
첫 번째 테스트 데이터 포인트를 테스트하세요
훈련 데이터는 더 이상 안 봐요
첫 번째 데이터 포인트는 포드의 수리 키트 어쩌고저쩌고 가격도 적혀
있네요
프롬프트를 보면 여기 잡동사니들이 있는 게 보이실 겁니다 가격과 상단에
질문이 있죠
하지만 이렇게 말할 수 있어요 test 제로 설명
이제 가격 없는 카피만 Get up 하면 돼요
그러니 분명하죠
좋아요
이제 얼굴을 안는 것에서 문장 변압기인 모델을 로드할게요
그게 간단한 벡터 인코딩을 제공하죠
우리 벡터라이저예요
이 메서드는 벡터라이저 함수예요
아이템이 필요해요
해당 아이템에 대한 설명을 호출해 텍스트로 바꾸죠
목록에 넣고 모델 .in코드를 호출해요
간단해요
이제 유사한 함수를 찾는 함수가 나와요
항목을 받으면 비슷한 걸 반환하죠
랭이 전에 했던 것 중 가장 어려운 부분이지만 그렇게 어렵진 않아요
컬렉션에 이렇게 말하는 걸 볼 수 있어요 크로마 DB 컬렉션 이걸 쿼리 하고 싶어요
쿼리 삽입이죠
우리가 통과할 벡터를 기반으로 하는 거예요
nomp 배열에서 부동 소수점 수로 바꿔야 해요
그건 바보 32인조라서 그래요
플로트로 바꿔야 합니다 그리고 목록으로 바꿔야 해요 nomp 배열이
아니라요
그다음에는 결과의 수를 적으면 돼요 그게 다시 돌려받고 싶은 수죠
쿼리 삽입을 벡터로 전달해 5개의 결과를 get 할 수 있죠
그게 다예요
Get in get은 유사한 것들이에요. 실행해 볼게요.
이제 할 수 있는 건 테스트 1을 볼 수 있습니다 테스트 1 프롬프트를 보죠
이게 프롬프트예요
얼마면 살 수 있어요?
팬 클러치 패키지예요
모터크래프트에서 왔어요
어쨌든 감을 잡게 되죠 get it
이제 문서와 가격은 괜찮다고 할 수 있죠
1번 테스트에서 유사점을 찾아요
이 함수를 호출해 비슷한 결과 5개를 찾아볼게요
그렇게 하죠
이제 생각하네요
이제 프린트할게요
여기서 관련 결과가 5개 나올 거예요 관련 제품이 될 수도 있죠
모두 관련 상품일 가능성이 있어요
클러치 달린 물건인데 가격이 다양해요
언뜻 보면 비슷한 제품으로 보이긴 해요
그러니 자신을 설득하고 더 테스트하고 유사한 함수를
찾도록 하세요 Cromer 컬렉션에 쿼리를 호출하는 거죠
크로머 데이터베이스에서 비슷한 제품을 수집할 수 있어요
아주 간단해요
그 작업이 끝나면 랙 파이프라인에 있는 랙 데이터 흐름에 최종 손질을 할 수 있습니다
그걸 이용해 GPT 40을 호출하죠
다음 비디오에서 보여드릴게요