용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

방법설명1. 명확한 지침 작성- 객관적이고 수치화 김치찌개 > 김치찌개 끓이는법 > 초간단 김치찌개 끓이는 법많이 작성해주세요 > 50% 이상 작성해주세요쉬운 단어 > 중학교 학생이 이해할 수 있는 단어 2. 페르소나 지정인공지능을 설명해주세요 > 당신은 중학교 교사입니다3. 작성 예시 제공아래 예시를 참고해서 작성해주세요.예시가 많으면 few-shot, 하나면 one-shot, 없으면 zero shot4. 구분자 사용 및 구조화뉴스 기사를 한 문장으로 요약해 주세요.요구사항1.요구사항2.5. 출력 길이 제한300자 이내로 작성하세요.이메일만 작성해주세요. 그 외의 다른 말은 하지 마세요.구분자를 이용해 3개의 요점만 작성하세요6. 참조 텍스트(정답이 나오는 논리적 과정을 같이 주기) 1+1은?10+10..

내가 말하는 문장을 고쳐야 한다고만 생각했는데, 나에게 답변해주는 GPT를 통해 어떻게 자연스럽게 말하는지 배워 보기로 했다. 캐나다에 있을 때도 말하기 연습도 중요하지만 듣기를 잘 하는게 중요하다는 걸 깨달았다. 특히 리액션 하는법!! 1. 질문- 유용한 영어 표현 3문장 상황과 함께 알려줘, 너가 한 문장씩 얘기하면 내가 따라 할게 2. 대화 복습- Great to hear! 좋은 소식이네요!- How's it going? 어떻게 지내?- I'm doing well, thanks for asking!- What's on your mind? 무슨 생각해? - No need to apologize!- we can chat about anything you  like.- Just having one of ..

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..

1. 언어모델(Large Model)이란?1) 확률/통계적 방법 (n-gram)- 예시: 나는 오늘 점심에 뒤에 "피자를 먹었다" 가 나왔다는 것 => 과거에 "점심에" 뒤에 "피자"가 많이 나왔기 때문- 1-gram(유니그램): 전체 문장을 한 단어씩 나누는 것 => "The / cat / sat / on / the / mat"- 2-gram(바이그램): 전체 문장을 두 단어씩 나누는 것 => "The cat / cat sat / sat on / on the / the mat"- 3-gram(트라이그램): 전체 문장을 세 단어씩 나누는 것 =>"The cat sat / cat sat on / sat on the / on the mat"- 한계: 가능한 모든 n-gram을 DB에 저장하고 있어야 하고, ..