Tag: LangChain

L: 대규모 언어 모델을 위한 간결한 함수형 프롬프트 엔지니어링 프레임워크

```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 = "이것은 시스템 메시지입니다." user_message = "이것은 사용자 메시지입니다." 이러한 문자열을 함수의 일부로 사용할 수 있습니다. python @l.simple_query def helpful_assistant(system_message, user_message): return f"죄송합니다. 이해가…

YouTube 영상으로 암스테르담 여행 전문가 AI 다중 에이전트 구축 방법

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…

LangChain의 장기 메모리: 사용자 기억 활용하기

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…