헬창 개발자

LCEL (LangChain Expression Language) LCEL은 Generative AI 애플리케이션 또는 LLM 체인 개발을 추상화하는 접근 방식으로 볼 수 있습니다. LCEL의 다양한 구성요소는 파이프 기호( |)로 구분된 순서대로 배치됩니다. 체인 또는 LCEL은 왼쪽에서 오른쪽으로 실행됩니다. 체인의 간단한 예는 다음과 같습니다. chain = prompt | model | output_parser from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplateprompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a..

LLM(Large Language Models, 대규모 언어 모델)을 기반으로한 대화형 챗봇 시스템이 우리의 일상 생활에서 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 그러나, 많은 챗봇 시스템은 사용자의 요구에 부합하는 정보를 제공하는데 한계가 있고, 더 나아가 사용자 맞춤형 질의응답을 제공하는데 거짓정보, 최신정보 처리의 어려움을 겪고 있다. 또한 AI의 학습 및 생성 과정에서 생겨나는 할루시네이션(Hallucination)은 중요한 문제 중 하나다. 할루시네이션은 AI 모델이 특정 주제에 대해 현실과 무관한, 가끔은 사실과 다른 정보를 생성하는 현상을 지칭한다. 이는 모델이 학습한 데이터의 부족, 모순된 정보, 혹은 문맥 파악의 어려움에 기인할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서는 왜 그런 결과물이 생성됐..