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LangChain LLM 소개: 초보자 가이드
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LangChain LLM 소개: 초보자 가이드

Oct 06, 2023

LangChain LLM은 도시의 뜨거운 화제입니다. 그것이 무엇인지, 그리고 어떻게 시작할 수 있는지에 대한 개요를 알아보세요.

대규모 언어 모델(LLM)이 도입되면서 자연어 처리가 인터넷에서 화두가 되었습니다. ChatGPT 및 LangChain과 같은 LLM으로 인해 매일 새로운 애플리케이션이 개발되고 있습니다.

LangChain은 개발자가 대규모 언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 개발할 수 있도록 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 그 응용 프로그램은 챗봇, 요약, 생성적 질문 및 답변 등입니다.

이 기사에서는 LangChain LLM을 소개합니다. 기본 개념, 다른 언어 모델과 비교하는 방법 및 시작하는 방법을 다룹니다.

LangChain의 작동 방식을 설명하기 전에 먼저 대규모 언어 모델이 작동하는 방식을 이해해야 합니다. 대규모 언어 모델은 텍스트, 숫자, 코드 데이터로 구성된 빅데이터에 대해 딥러닝을 사용하여 머신러닝 모델을 학습시키는 일종의 인공지능(AI)입니다.

방대한 양의 데이터를 통해 모델은 단어, 그림, 기호 간의 기존 패턴과 관계를 학습할 수 있습니다. 이 기능을 통해 모델은 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

LLM의 가장 큰 한계는 모델이 매우 일반적이라는 것입니다. 이 기능은 여러 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 능력에도 불구하고 때때로 특정 답변 대신 전문 지식과 깊은 도메인 지식이 필요한 질문이나 프롬프트에 대한 일반적인 답변을 제공할 수 있음을 의미합니다.

2022년 말 Harrison Chase가 개발한 LangChain 프레임워크는 LLM에 대한 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 프로세스는 데이터 세트 텍스트를 더 작은 부분이나 요약으로 나누어 사전 처리하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 요약은 벡터 공간에 포함됩니다. 모델은 질문을 받고, 요약을 검색하여 적절한 응답을 제공합니다.

LangChain의 전처리 방법은 LLM이 더욱 강력해지고 데이터 집약적으로 변하면서 피할 수 없는 중요한 기능입니다. 이 방법은 LLM과의 실시간 수집 및 상호 작용을 제공하기 때문에 코드 및 의미 검색 사례에 주로 사용됩니다.

다음 비교 개요는 LangChain LLM을 시장의 다른 기존 언어 모델과 차별화하는 고유한 기능을 강조하는 것을 목표로 합니다.

이제 LangChain이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 실제 사용 사례 시나리오에서 LangChain을 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 개발을 시작하기 전에 개발 환경을 설정해야 합니다.

먼저 가상 환경을 생성하고 아래 종속성을 설치합니다.

pip를 사용하여 아래 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.

위의 명령은 패키지를 설치하고 가상 환경을 생성합니다.

먼저 다음과 같은 필요한 클래스를 가져옵니다.LLMChain,오픈AI,컨버세이션체인, 그리고프롬프트 템플릿~로부터랭체인패키지.

LangChain 클래스는 언어 모델 체인의 개요를 설명하고 실행합니다.

다음으로 OpenAI API 키를 가져옵니다. OpenAI의 API 키에 접근하려면 OpenAI 계정이 있어야 하며 OpenAI API 플랫폼으로 이동해야 합니다.

대시보드에서 프로필 아이콘을 클릭하세요. 그런 다음API 키 보기단추.

다음으로새 비밀 키 만들기버튼을 눌러 새 API 키를 받으세요.

요청된 API 키 이름을 입력하세요.

당신은비밀 키즉각적인.

나중에 사용할 수 있도록 API 키를 안전한 장소에 복사하여 저장하세요.

이제 다음과 같이 간단한 채팅 애플리케이션 개발을 진행합니다.

다음으로 앞서 저장한 API 키를 사용하여 ChatGPT 체인을 로드합니다.

이 코드는 OpenAI API 키와 프롬프트 템플릿을 사용하여 LLM 체인을 로드합니다. 그런 다음 사용자 입력이 제공되고 해당 출력이 표시됩니다.

위는 예상 출력입니다.

LLM 소비는 빠르게 증가하고 있으며 인간이 지식 기계와 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. LangChain과 같은 프레임워크는 개발자에게 LLM을 애플리케이션에 제공하는 원활하고 간단한 방법을 제공하는 데 앞장서고 있습니다. ChatGPT, Bard, Hugging Face와 같은 생성적 AI 모델도 LLM 애플리케이션 발전에 뒤처지지 않습니다.