Code&Data Insights

Chat Prompt Template 이란? : 대화형 상황에서 여러 메세지 입력을 기반으로 단일 메세지 응답을 생성하는 데 사용됨 => 대화형 모델이나 챗봇 개발에 주로 사용    Message 유형- SystemMessage : 시스템의 기능- HumanMessage: 사용자의 질문- AIMessage : AI 모델의 응답- FunctionMessage : 특정 함수 호출의 결과- ToolMessage : 도구 호출의 결과     튜플 형태의 메세지 리스트 : ChatPromptTemplate 인스턴스를 생성하는 방식 -> 대화형 프롬프트를 생성=> 2-tuple 형태의 메세지 리스트를 입력받아 메세지의 역할(type)과 내용(content)를 기반으로 프롬프트를 구성     LangChain -  ..

멀티 체인(Multi-Chain) 이란 ? : 각기 다른 목적을 가진 여러 체인을 조합하여, 입력 데이터를 다양한 방식으로 처리하고 최종적인 결과를 도출=> 복잡한 데이터 처리, 의사 결정, AI 기반 작업 흐름을 설계할 때 유용    Multi-Chain 연결하기  1. 두 가지의 Prompt Template 객체 생성    2. chain 1 생성   3. chain 2 생성    출력 파서(Output Parser) 란?: 모델의 출력을 처리하고, 그 결과를 원하는 형식으로 변환   [ 출력 파서의 주요 기능 ]1) 출력 포맷 변경: 모델의 출력을 원하는 형식으로 변환 JSON -> 테이블 형식 2) 정보 추출 : 원시 텍스트 출력에서 필요한 정보(날짜, 이름, 위치) 등을 추출 => 복잡한 텍스트..

1. Google Colab 초기 세팅   2. OpenAI API 키 받아오기 & 입력 import os# OpenAI API 키 설정os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "your_key"    3.  모델 설정 **  " model = " 객체 생성 시 옵션 값 지정 할 수 있음 => temperature | max_tokens   4. Chain 실행 &  PromptTemplate 객체 생성 ( input : 유저의 질문 ) # chain 실행llm.invoke('한국에서 가장 좋은 신용카드는?') # ChatPromptTemplate.from_template() - 문자열 형태의 템플릿을 인자로 받아 해당 형식에 맞는 프롬프트 객체를 생성from langchain_core.p..