langchain 썸네일형 리스트형 [langchain] Embeddings(임베딩)의 역할과 중요성 지난 포스팅에서 LangChain에 대해 소개했습니다.LangChain에 대해 더 알고 싶으시다면 아래 포스팅을 참고하시면 됩니다. [LLM] LangChain이란?이전 포스팅에서 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 및 활용 사례를 살펴보았습니다. [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트yeonjinj.tistory.com 이번 포스팅에서는 LangChain의 주요 구성 요소 중 하나인 embeddings에 대해 자세히 알아보겠습니다. LangChain은 다양한 NLP 및 ML 작업을 수행하는 데 필요한 강력한 도구들을 제공합니다. 주요 구성 요소로는 LLM (Large Lang.. 더보기 [langchain] LangChain에서 Prompt Template 사용하기 LangChain은 자연어 처리(NLP) 작업을 보다 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 이와 관련된 글은 다음 포스팅을 참고하시면 됩니다. [LLM] LangChain이란?이전 포스팅에서 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 및 활용 사례를 살펴보았습니다. [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트yeonjinj.tistory.com 이번 포스팅에서는 LangChain의 구성 요소 중 하나인 Prompt Template에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Prompt Template언어 모델에게 특정한 방식으로 질문을 던지기 위해 사용되는 템플릿 이는 자연어.. 더보기 [LLM] LangChain이란? 이전 포스팅에서 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 및 활용 사례를 살펴보았습니다. [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 사용"됩니다. LLM은 주로 수십억 개의 단어로부터 학습되며, 이를 통해 자연어yeonjinj.tistory.com 이번 글에서는 LLM을 더욱 효율적이고 효과적으로 활용할 수 있는 LangChain 프레임워크에 대해서 알아보겠습니다. LangChain자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크 LangChain은 여러 NLP 작업을 연결하고, 다양한 언어 모델과 도구를 통합하여 복잡한 자연어 처리 애플리케이션을.. 더보기 이전 1 다음
