```html L: 대규모 언어 모델을 위한 간결한 함수형 프롬프트 엔지니어링 소개 L은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 작업할 때 보일러플레이트 코드를 줄이는 데 도움이 되는 가볍고 함수형 프롬프트 엔지니어링 프레임워크입니다. OpenAI의 LangChain과 유사하지만 훨씬 더 간편한 코드를 제공합니다. 또한 L은 작업을 모니터링하고 검사하기 위한 매우 우수한 도구 집합을 포함하고 있습니다. L을 사용한 프롬프트 작성 L은 문자열이 아니라 프로그램을 사용하여 LLM과 작업하는 것이 핵심 원리입니다. 이는 언어 모델 프로그램이라고 하며 두 문자열로 설명됩니다. python system_message =…

인공 지능(AI) 에이전트 이해하기 AI 에이전트는 특정 목표가 있는 소프트웨어 엔티티입니다. 주변 환경을 인지하고, 환경으로부터 받은 신호와 지침에 따라 결정을 내리고, 그에 따라 행동합니다. 에이전트는 개별적으로 또는 여러 개가 상호 작용하고 협력하여 작업을 수행할 수 있습니다. AI 에이전트 구축 블록 최근에는 OpenAI와 Hugging Face의 사전 훈련된 모델을 사용하여 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 또한 Crew AI나 Langchain과 같은 도구를 활용하면 이러한 대규모 언어 모델 기반으로 필요한 모든 태스크를 체인 방식으로 연결할 수 있습니다. 추가적으로 메모리(특정 정보를 벡터 데이터베이스에 저장)를 추가할 수 있습니다.…

LangChain의 장기 메모리 LangChain의 장기 메모리는 AI 애플리케이션에 사용자에 대한 정보를 저장하고 미래 상호 작용에 반영할 수 있도록 하는 템플릿입니다. 장기 메모리의 장점 사용자 기억: AI 애플리케이션이 사용자의 개인 정보(주소, 관심사 등)를 기억할 수 있습니다. 맞춤형 상호 작용: 저장된 기억을 기반으로 사용자에게 맞춤화된 응답을 제공할 수 있습니다. 즉각적 접근: 새로운 세션에서도 기억에 즉시 접근할 수 있습니다. 구현 세부 사항 store 노드: 기억을 저장하는 저장소를 제공합니다. call model 노드: 메모리에 접근하고 메모리 업데이트 도구를 호출합니다. store memory 노드: upsert memory 도구를 호출하여 새로운 기억을 저장합니다. upsert memory 도구: 메모리 업데이트에 사용되는 도구입니다.…