랭체인 서비스 만들기
1.[LangChain] 랭체인 활용해 챗봇 만들기 - api 발급, 첫 메세지 받아보기
OpenAI API key 발급구글 코랩에서 진행한다.구글 코랩 새로운 세션 열기필요한 라이브러리들 설치하기필요한 라이브러리들 불러오고, 발급한 OpenAI API key 환경변수로 등록랭체인의 ChatOpenAI 패키지를 이용하여 응답 받아보기.ChatOpneAI 객
2.[LangChain] 랭체인 활용해 챗봇 만들기 - 매개변수 조절, 실시간 답변 기능
Temperature 매개변수는 여러 번 반복되는 질문에 대해 응답을 얼마나 비슷하게 가져갈지 아니면 다르게 바꿀건지를 의미한다.Temperature 값은 0~1 사이로 조절하는데, 0에 가까울수록 같은 질문에 같은 대답이고, 1에 가까울수록 같은 질문이더라도 다른 대
3.[LangChain] 랭체인 활용해 챗봇 만들기 - 챗봇에 역할 부여하기
ChatGPT 에 '너는 ~하는 사람이야' 라고 역할을 부여하면 더 원하는 답변을 얻을 수 있듯이 랭체인에서도 SystemMessage, HumanMessage 기능을 이용해서 구현해볼 수 있다.SystemMessage 는 AI에게 역할을 부여하고, HumanMessa
4.[LangChain] 랭체인 활용해 챗봇 만들기 - 프롬프트 템플릿 이용하기
ChatGPT 이용하다보면 똑같은 질문을 소재만 바꿔서 반복할 때가 있다. 예를 들어, 한 번은 양파와 사과로 할 수 있는 요리 레시피를 추천받고, 또 한번은 빵과 계란을 이용하는 레시피를 추천받고. 재료만 바꿔가면서 똑같은 질문을 계속 반복하다보면 피로감을 느낄 수
5.[LangChain] 랭체인 활용해 챗봇 만들기 - Document Loader
Document loader 는 RAG를 구현할 때, 파이썬 외부 파일을 들고오는 모듈이다.내부 패키지로는 WebBaseLoader, PyPdfLoader, 웹페이지 url 내의 텍스트 컨텐츠를 들고 오는 역할을 한다.PyPDFLoader 를 사용하기 위해선 PyPDF
6.[LangChain] 랭체인 활용해 챗봇 만들기 - Text Splitter
랭체인을 활용한 RAG의 전체적인 흐름은 다음과 같다.DocumentLoader 를 통해 url, pdf, 혹은 docx 형태의 텍스트 문서를 들고와서 그걸 VectorDB에 저장하기 위해 Chunk 단위로 자르는 과정이 들어가는데, 이를 TextSplitter 모듈로