728x90 반응형 Vector Store2 [LangChain] Retrieval, RAG (document에서 검색하기) 저번 포스팅에서 기본적인 LangChain 동작 방식과 여러 옵션들을 알아보았다. 이번에는 Retrieval을 통해서 원하는 document에 질의를 한 후 원하는 답변을 얻어보려고 한다. RAG(Retrieval Augmented Generation) RAG는 검색 증강 생성으로 모델이 답변을 생성하는데 도움을 줄 수 있다. LLM 기초 사용법을 알아보면서 prompt를 생성할 때 배경 context라던가 역할을 부여해주면서 더욱 퀄리티 있는 답변을 얻을 수 있었다. RAG 역시 이와 비슷한 역할을 하는데 모델의 답변을 강화하기 위해서 외부에 있는 데이터에서 검색을 하는 것이다. 추가적인 정보를 제공해주기 때문에 정확도 높은 답변을 얻을 수 있는 것이다. 다음은 검색 과정을 나타낸 그림이다. Docum.. 2023. 10. 23. [LangChain] Few Shot Prompting, Dynamic Few Shot Prompting https://growth-coder.tistory.com/254 이전 포스팅에서 prompt에 대해서 알아보았다. 이번 포스팅에서는 Few shot prompting에 대해서 알아보자. Prompt Engineering prompt engineering 이란 LLM을 애플리케이션에 효율적으로 사용할 수 있도록 prompt를 최적화하는 기술이다. prompt engineering 기술을 활용한다면 모델에게 구체적인 작업을 지시할 수도 있고 질문, 답변 형식도 원하는대로 바꿀 수가 있다. Zero-Shot Prompting과 Few-Shot Prompting zero shot prompting이란 예시를 주는 것처럼 학습을 하지 않아도 예측을 진행하는 prompting이다. chat gpt에게 다음 문장을.. 2023. 10. 21. 이전 1 다음 728x90 반응형
