→ N-shot Learning : 0~n개의 출력 예시를 제시하여, 딥러닝이 용도에 맞는 출력을 하도록 조정
→ In-context Learning : 문맥을 제시하고, 이 문맥 기반으로 출력하도록 조정
LangChain의 종류와 역할
LLM : 초거대 언어모델, 생성모델의 엔진과 같은 역할을 하는 핵심 구성 요소 ( GPT, PALM, LLAMA… )
Prompts : 초거대 언어모델에게 지시하는 명령문
prompt Templates, Example Selectors, Output Parsers ..
Index : LLM이 문서를 쉽게 탐색할 수 있도록 구조화하는 모듈
Document Loaders, Text Splitters, Vectorstores..
Memory : 채팅 이력을 기억하도록 하여, 이를 기반으로 대화가 가능하도록 하는 모듈
Chain : LLM 사슬을 형성하여, 연속적인 LLM 호출이 가능하도록 하는 핵심 구성 요소
Agents : 기존 prompt template으로 수행할 수 없는 작업을 가능케하는 모듈
Ac
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