머신러닝 썸네일형 리스트형 LangChain 랭체인의 구조 LangChain의 핵심 컴포넌트 이해하기LangChain의 주요 컴포넌트에 대해 알아보겠습니다. LangChain은 언어 모델을 사용한 애플리케이션 개발을 쉽게 만들어주는 프레임워크입니다. 각 컴포넌트를 살펴보면서 LangChain의 구조를 이해해 봅시다.데이터의 구조를 정의하는 Schema (스키마)스키마는 LangChain에서 데이터의 구조를 정의합니다. 주요 스키마 타입으로는 Text, ChatMessages, Examples, Document 등이 있습니다.1.DocumentLangChain에서 텍스트 데이터를 다루는 기본 단위입니다. 주요 텍스트 내용인 'page_content'와 추가 정보를 담는 'metadata'로 구성됩니다. 이는 문서 처리, 정보 검색, 요약 등의 작업에서 중요한 역할.. 더보기 LangChain으로 만드는 텍스트 요약 예제 LangChain으로 만드는 텍스트 요약 예제소개이 포스팅에서는 LangChain을 사용하여 텍스트 요약기를 만드는 방법을 알아보겠습니다. 최근 LangChain API의 변경사항을 반영하여 코드를 업데이트했습니다.준비 사항시작하기 전에 다음 사항들을 준비해주세요:Python 3.7 이상 설치OpenAI API 키 (https://openai.com에서 얻을 수 있습니다)필요한 라이브러리 설치:pip install langchain langchain-openai python-dotenv코드 구현다음은 텍스트 요약기의 업데이트된 전체 코드입니다:import osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import OpenAIfrom langchain.ch.. 더보기 LangChain 소개와 가장 간단한 예제 LangChain 소개와 가장 간단한 예제LangChain이란?LangChain은 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 강력한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 다양한 LLM을 쉽게 통합하고, 복잡한 작업을 체인으로 연결하여 수행할 수 있게 해줍니다. LangChain을 사용하면 챗봇, 질문-답변 시스템, 문서 요약 등 다양한 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있습니다.LangChain의 주요 특징:다양한 LLM 지원 (OpenAI, Hugging Face 등)프롬프트 관리 및 최적화메모리 컴포넌트를 통한 대화 기록 관리외부 데이터 소스와의 통합체인과 에이전트를 통한 복잡한 작업 수행가장 간단한 LangChain 예제이제 LangChain을 사용한 가장 기본적인 예제를 .. 더보기 Docker 컨테이너에서 GPU 사용 설정하기 Docker 컨테이너에서 GPU 사용 설정하기Docker를 사용하면 애플리케이션을 컨테이너화하여 쉽게 배포하고 실행할 수 있습니다. 특히 딥러닝이나 머신러닝 작업을 수행할 때 GPU를 활용하면 성능이 크게 향상됩니다. 이번 포스트에서는 Docker 컨테이너에서 GPU를 사용할 수 있도록 설정하는 방법을 알아보겠습니다.1. NVIDIA Docker 설치먼저, NVIDIA Docker가 설치되어 있어야 합니다. NVIDIA Docker는 GPU 가속을 사용하는 Docker 컨테이너를 실행할 수 있도록 도와줍니다. 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요:# NVIDIA Docker 패키지 저장소 추가distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L .. 더보기 이전 1 다음
