AI(LangChain) 공부 2일차

들어가기 앞서

공부용으로 만든 핵심단어 메모장용 글이기 때문에 알아보기 쉽지 않을 수 있습니다.

 

Model

gpt-3.5-turbo model

- Chat 에 최적화

- text-davinci-003 비용의 1/10

text-davinci-003

 - legacy

- gpt-3.5-turbo model 보다 비쌈

 

참고문헌

https://platform.openai.com/docs/models

 

 

ChatOpenAI

max_tokens => model 이 반환하는 결과의 최대 토큰 정함

max_retries => 최대 retry 횟수

temperature => 창의성 조절 0.1~1

 

이런 많은 constructor 들이 존재

 

Langchain Schema

HumanMessage

- Human Message

- 우리(인간)라고 생각하면 좋음.

AIMessage

- AI Message

- AI 가 누구인지 설정 가능

SystemMessage

- LLM 설정들을 제공하기 위한 Message

- AI 컨셉을 잡는 용도로 사용하면 쏠쏠함

 

Langchain Template

ChatPromptTemplate

- 메시지를 가지고 template 을 만듬

 

PromptTemplate

- string 을 가지고 template 을 만듬

 

Output Parser

- LLM의 output 을 구조별로 파싱할 수 있게 해주는 도구

- LLM의 응답을 변형해야할 때 사용함.

- parse 라는 메서드를 꼭 구현해야 함.

 

LangChain expression language

- 코드를 줄여주고 여러 template, LLM 호출, 서로 다른 응답을 함께 사용하게 해줌.

- | (seperator 연산자) 를 이용해 긴 코드를 간단하게 만듬

- ex) 체인 = 템플릿 | 챗 모델 | output parser

 

 

** LangChain Prompt 공유 커뮤니티 추후 참고 필요