hail2y.log

[기본1: 이전 내용 복습]간단한 지침으로 작성지침 > 컨텍스트 > 페르소나 > 예제 > 시작 단어지침과 컨텍스트는 필수 작성사용 용도에 따라 추가NLP: 예제, 시작 단어컨텐츠: 페르소나, 시작 단어 [기본2: 부정 표현 최소화하기]부정적인 표현을 사용했을 때보다 명확한 명령문 형태로 프롬프트를 작성두 가지 가설문서의 문장 대부분이 부정어를 사용하지 않기 때문부정적인 표현이 주는 효과보다, 단어 자체가 갖는 영향이 더 크다 (ex. 코끼리를 생각하지 마)부정 표현을 사용하지 말라고 했어도 잘 이행하지 않는 경우가 많다. 그렇기 때문에 부정 표현을 최소화하고 내가 원하는 바를 명료하게 명령문 형태로 전달하는 것이 중요하다. [기본3: 프롬프트의 길이 신경쓰기]길이가 어느 수준을 넘어가게 되면, 지침의 ..

작업 지침컨텍스트페르소나 예제시작 단어 및 구문 1. 작업 지침수행해야 하는 작업에 대한 명확하고 간결한 지시프롬프트의 작성 목적(핵심 동사 포함), 작업의 참고 범위, 제약 조건2. 컨텍스트3세대 이상(외부 데이터 활용) 챗봇에서는 필수적인 요소적절한 응답 생성하는 데 아주 큰 도움, 할루시네이션(가짜 정보 생성) 감소도메인 관련 지식/노하우, 용어 정의/설명, 개인화 정보ex. 초등학생이 어려워 하는 단어들은 쉬운 단어로 대체해야 합니다. 어려운 단어: 태환, 통화 등ex. 대미무역: 미국을 대상으로 하는 무역System Message(대화를 나눌 때 지속적으로 봐야하는 데이터, 공통 정) 컨텍스트를 따로 써주는 것을 권장3. 페르소나답변의 어조 및 스타일사용 용도나 활용 분야에 따라 다른 페르소나 ..

전체 흐름은 다음과 같다. ① 문서를 읽는다.② 문장을 적절히 분할한다.③ 분할한 문장을 임베딩한다. (숫자로 변경한다)④ 벡터 DB에 내용을 저장한다. ⑤ 언어모델을 생성한다.⑥ 프롬프트를 작성한다.⑦ 프롬프트에 필요한 답변을 벡터 DB에서 찾는다.⑧ 체인을 실행한다. 이 흐름대로만 실행해야 하는 것은 아니다. 3. RAG우리 회사의 문서(pdf, txt, html)를 기반으로 LLM 모델이 답변할 수 있도록 하는 구조db에 있는 내용을 기반으로도 답변 가능 (쿼리를 날려서)from langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoader loader = PyMuPDFLoader('pdf 이름') docs = loader.load() # pdf 문서를 읽..

언어모델을 호출한다. 1. OpenAI OpenAI API 클라이언트를 직접 구성client.chat.completions.create(...) 직접 호출해야 함from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = '발급받은_키', base_url = 'url') chat_completion = client.chat.completions.create( model = 'solar-pro', messages = [ { 'role': 'system', 'content': """당신은 세계에서 가장 친절한 이커머스 분야 CS 대응 전문가입니다. ..