용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. API연결# API 연결import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk로 시작하는 자기 API Key 입력"  2. llm에 입력할 템플릿 작성# 템플릿 작성from langchain import PromptTemplatetemplate = "서울에서 프렌차이즈점이 아닌 유명한 {food} 맛집 세 곳 추천해줘"prompt = PromptTemplate( input_variables=["food"], template=template) 3. llm 생성# 모델 생성from langchain.chat_models import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(temperature=0, model='gpt-4') 4. 모델에 전달 및 예측 결과 반환..

1. RAG란?- Retrieval-Augmented Cegeration1) 정보 검색(Retrieval): LLM이 텍스트를 생성할 때 관련 정보를 찾아 보고2) 텍스트 생성(Generation) 그 정보를 활용하여 새로운 텍스트를 만드는 기술 2. 정보 검색1) 질문/키워드 입력(쿼리)2) 해당 쿼리와 관련된 정보를 DB나 인터넷에서 찾음3) 유사도 검색: 검색 엔진이 쿼리와 DB에 있는 문서들 사이의 유사도를 계산- 키워드 검색: 사용자가 입력한 단어나 구를 DB나 인터넷에서 직접 찾는 방식- 시맨틱 검색: 단어의 의미와 문맥을 이해하여 보다 관련성 높은 결과를 제공하는 기술 4) 랭킹처리: 검색 결과를 가장 관련이 높다고 판단되는 문서부터 순서대로 나열- 유사도 계산: 문서나 단어 사이의 관련성이..