에바니네

Prompt Engineering

Prompt Engineering 다양한 애플리케이션과 연구 주제에 언어모델을 효율적으로 사용할 수 있도록 프롬프트를 개발하고 최적화하는 프로세스입니다. 실험적 방법론에 기반하여, 원하는 결과를 정확히 의도한대로 항상 일관성 있게 내도록 만드는 것이 목적입니다. LLM 구성 3가지 1. 답변을 위해 필요한 적절한 컨텍스트 2. 원하는 결과를 추출을 위한 프롬프트 작성 3. 원하는 포맷의 출력을 위한 프롬프트 작성 Embedding 단어를 실수의 집합으로 바꿔줌 그리고 그 집합에서 벡터 글자들로 뭉쳐있고, 비슷한 단어들은 비슷한 차원의 주위에 뭉쳐있게 된다. vector search 관계성이 제일 두드러진 것을 결과를 가져온다. 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 5가지 단계 1. 프로픔트 결과 설정 2. 프롬프..

Machine Learning Concept

일단 AI는 두가지로 특정할 수 있다. Rule-base AI Machine Learning AI 여기서 Rule-base AI는 먼저 사람이 특징을 잡아주고 나서 AI가 물체를 특정하고, Machine Learning AI 사람이 물체를 던져주고 머신이 해당 물체의 특징을 분석 혹은 알고 있는 것을 바탕으로 해당 물체가 어떤 물체라는 것을 특정한다. 그런데 사과가 항상 같은 모양은 아니다. 반을 쪼갠 사과도 사과라는 것을 학습 시킬때 차이가 있다. Rule-base AI 는 해당 특징또한 직접 데이터를 입력해줘야하는 문제가 있다. Machine Learning AI 는 이미 정답을 제시했으니 거기서 특징을 추출해서 학습하기때문에 인간이 개입이 훨씬 적어진다. Unsupervised Learning (비..

Langchain (랭체인)에 대해 알아보자 !

계기 요즘 chatGPT같은 생성형 AI와 더불어서 LLM에 대해서 관심이 가서 알아보다가, Language Model 기반의 프레임워크인 Langchain을 알게되었다. 관련된 프레임워크들은 죄다 파이썬으로 되어있어서 포기하던찰나, NodeJS로도 지원해주는 것을 보고 이거다 싶었다. 랭체인이란 무엇일까 ? LangChain is a framework for developing applications powered by language models. We believe that the most powerful and differentiated applications will not only call out to a language model via an API, but will also: Be data..