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스트림 지원하는 챗봇 구현(기본 대화 기능만 포함) 대화 기능이 가능한 기본 챗봇을 chatbot 함수 작성합니다.  chatbot 함수는 궁극은 랭체인 체인이 되어야 합니다. @chain def chatbot: 대화 참여자 역할을 지정하는 프롬프트 템플릿이 필요합니다. 대화를 담는 프롬프트 템플릿이 필요 합니다. ChatPromptTemplate from langchain.prompts import ChatPromptTemplate system 메시지는 “You are a...

템플릿은 일정한 형식을 유지하며 반복적인 작업을 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 문서 작성 템플릿을 사용하면 매번 새로운 문서를 작성할 때마다 기본적인 레이아웃과 스타일이 동일하게 유지되며, 그 안에 내용만 바꾸면 됩니다. 프롬프트를 작성하다보면 많은 부분이 같고 일부분은 다른 것들이 등장합니다. 이럴 때, 고정된 부분은 그대로 유지하고 변경 부분만 상황에...

랭체인을 사용해, 지시에 응답하는 기본 기능을 갖춘 LLM 기반 챗봇을 만들겠습니다. 챗봇은 사용자의 입력을 받아 프롬프트를 생성하고, 모델로부터 응답을 받아 반환합니다. – 스트리밍 방식을 사용할 수 있습니다. 스트리밍 방식은 사용자와의 상호작용을 더욱 매끄럽고 자연스럽게 만들어 주며, 대화형 애플리케이션에서 유용합니다.   모델 공급사를 선택했다면, 다음은 모델과 연동해 모델을 사용하는 방법을 알아야...

그림 1-1. 사용자는 LLM에게 원하는 텍스트 생성을 지시합니다. 이때 사용자가 모델에 전달하는 생성 지시를 프롬프트라고 하고, LLM이 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 기대하는 결과물을 생성하도록 프롬프트를 설계하고 다듬는 과정을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 사용자는 프롬프트 엔지니어링을 통해 작성한 프롬프트를 LLM에 입력으로 제공합니다. LLM은 이 프롬프트에 따라 텍스트를 생성하여 사용자에게 출력합니다. 하지만, 이...

학습 목표 랭체인을 사용하여 LLM 기반 챗봇을 개발합니다.  지시에 응답하는 기본 기능에서 출발해서, 사전훈련 되지 않아 LLM이 모르는 데이터에 접근할 수 있도록 하는 기능을 추가할 것입니다. 챗봇이 복잡한 작업을 계획하고 실행할 수 있도록 하고, 챗봇이 사용자의 개입을 받아들이고, 작업 수행 전에 추가 정보를 요청하는 기능을 추가해서 사용자와의 협업을 강화할 것입니다....