LLM - LangChain에서 Prompt Template을 어떻게 활용하고 구성할 수 있는지 들어가며최근 생성형 AI 서비스의 대두로, LLM(Large Language Model)을 활용한 애플리케이션이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 사용자는 단순히 "이 질문에 답해줘"가 아닌, 좀 더 구체적이고 세심한 "프롬프트(prompt)"를 통해 원하는 정보를 얻어내곤 합니다.그렇다면 이런 프롬프트를 체계적으로 다루고, 상황에 맞추어 동적으로 생성하는 방법은 없을까요? 이러한 문제를 해결하기 위해, LangChain은 다양한 구성 요소와 모듈을 제공하며 특히, PromptTemplate은 LLM과의 상호작용에 핵심적인 역할을 합니다.이번 포스팅에서는 LangChain에서 제공하는 PromptTemplate을 중점적으로 살펴보며, 어떻게 정의하고, 어떻게 사용하는지를 소개해드리려 합니다.PromptTem.. 2025. 1. 15. LLM - Langchain 시작하기 + VectorDB Langchain 시작하기 + VectorDB 앞으로 할 기술스택 랭체인이란 ? 초거대 언어모델(LLM) 어플리케이션 개발 프레임워크 프레임워크? = 관련 도구 모음 https://www.langchain.com/ 도구 모음을 왜 사용함 ? 굳이 안써도 됨 따로 갖다가 붙여도 ㄱㅊ ✅ 근데 ? 여러가지 연결할때 편리함 교체 편리함 추상화로 코드 짧아짐 랭체인 말고 없음 ? 근데 왜 랭체인 배움 ? 제일 많이 쓰니까 지루한 설명 문맥 인식: 언어 모델을 문맥 소스(프롬프트 지침, 몇 개의 샷 예시, 응답의 근거가 되는 콘텐츠 등)에 연결합니다. 추론: 언어 모델을 사용하여 추론(제공된 컨텍스트에 따라 답변하는 방법, 취해야 할 조치 등)합니다. 이 프레임워크는 여러 부분으로 구성되어 있습니다. LangCh.. 2024. 3. 19. 이전 1 다음 반응형
