728x90 반응형 전체 글67 [인프런 강의] 3.5 Retrieval 효율 개선을 위한 데이터 전처리 1. 문제 상황: 기대한 답변을 얻지 못함 이전 실습에서 "연봉 5천만 원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?" 라는 질문을 했지만, GPT는 구체적인 소득세율을 제공하지 않고, 세법에 대한 일반적인 설명만을 반환했습니다.from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain import hubfrom langchain.chains import RetrievalQAllm = ChatOpenAI(model='gpt-4o')prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever = database.as_retriever(), chain_type_kwa.. 2024. 10. 22. [인프런 강의] 3.3 LangChain과 Pinecone를 활용한 RAG 구성 이 내용은 인프런의 "RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)[링크]" 강의 기반으로 GPT4o을 이용해서 정리한 내용입니다. 이전 글에서 Chroma를 사용했던 코드를 Pinecone으로 전환한 과정을 간단히 소개하려고 합니다. Pinecone은 문서 검색과 벡터 저장소를 위한 강력한 툴로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 검색이 가능합니다. 특히, 문서를 잘게 쪼개고 임베딩하는 과정을 거쳐 쿼리와 유사한 문서를 신속하게 찾는 데 용이합니다. 1. 패키지 설치필요한 패키지를 먼저 설치합니다. Pinecone과 관련된 langchain-pinecone 패키지를 사용했습니다.%pip install -qU langchain-pinecone pinecone-no.. 2024. 10. 22. [프로그래머스 LV2 Python] 의상 문제코니는 매일 다른 옷을 조합하여 입는것을 좋아합니다.예를 들어 코니가 가진 옷이 아래와 같고, 오늘 코니가 동그란 안경, 긴 코트, 파란색 티셔츠를 입었다면 다음날은 청바지를 추가로 입거나 동그란 안경 대신 검정 선글라스를 착용하거나 해야합니다.종류이름코니는 각 종류별로 최대 1가지 의상만 착용할 수 있습니다. 예를 들어 위 예시의 경우 동그란 안경과 검정 선글라스를 동시에 착용할 수는 없습니다.착용한 의상의 일부가 겹치더라도, 다른 의상이 겹치지 않거나, 혹은 의상을 추가로 더 착용한 경우에는 서로 다른 방법으로 옷을 착용한 것으로 계산합니다.코니는 하루에 최소 한 개의 의상은 입습니다.코니가 가진 의상들이 담긴 2차원 배열 clothes가 주어질 때 서로 다른 옷의 조합의 수를 return 하도록.. 2024. 10. 18. [Day2/30] 초보자를 위한 SQL 200제 이 카테고리는 정보문화사의 "초보자를 위한 SQL 200제" 30일 코스를 학습 하면서 실습한 내용입니다. 1. 연결 연산자 사용하기 (||)연결 연산자 || 을 사용하면 컬럼과 컬럼을 서로 연결해서 출력할 수도 있고, 컬럼과 문자열을 연결해서 출력할 수도 있다.SELECT ename || '의 월급은 ' || sal || '입니다.' as 월급정보 FROM emp; 2. 중복된 데이터를 제거해서 출력하기 (DISTINCT)컬럼의 데이터를 출력할 때 중복된 데이터를 제거하고 출력하려면 DISTINCT 또는 UNIQUE 사용하면 된다.SELECT DISTINCT job FROM emp; 3. 데이터를 정렬해서 출력하기 (ORDER BY)오름차순 ASC / 내림차순 DESCORDER BY.. 2024. 10. 18. [Day1/30] 초보자를 위한 SQL 200제 이 카테고리는 정보문화사의 "초보자를 위한 SQL 200제" 30일 코스를 학습 하면서 실습한 내용입니다. 1. 테이블에서 특정 열 선택하기 (SELECT)SELECT empno, ename, sal FROM emp; 2. 테이블에서 모든 열 출력하기 (SELECT *)SELECT * FROM emp; Q. 테이블의 모든 컬럼을 출력하고 맨 끝에 다시 한번 특정 컬럼을 한번 더 출력해야 하는 경우는?A. *앞에 테이블명.을 붙여서 작성하고 그 다음 한번 더 출력하고자 하는 컬럼명 작성SELECT dept.*, deptno FROM dept; 3. 컬럼 별칭을 사용하여 출력되는 컬럼명 변경하기출력되는 컬럼명을 변경하고자 할 때는 컬럼명 다음에 as를 작성하여 별칭 기술대소문자를 구분하여 컬럼 .. 2024. 10. 18. [프로그래머스 LV2 Python] H-Index 문제H-Index는 과학자의 생산성과 영향력을 나타내는 지표입니다. 어느 과학자의 H-Index를 나타내는 값인 h를 구하려고 합니다. 위키백과1에 따르면, H-Index는 다음과 같이 구합니다.어떤 과학자가 발표한 논문 n편 중, h번 이상 인용된 논문이 h편 이상이고 나머지 논문이 h번 이하 인용되었다면 h의 최댓값이 이 과학자의 H-Index입니다.어떤 과학자가 발표한 논문의 인용 횟수를 담은 배열 citations가 매개변수로 주어질 때, 이 과학자의 H-Index를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한 사항과학자가 발표한 논문의 수는 1편 이상 1,000편 이하입니다.논문별 인용 횟수는 0회 이상 10,000회 이하입니다. 접근 방법이 문제를 풀기 위해서는 우선 "인.. 2024. 10. 18. [인프런 강의] 3.2 LangChain과 Chroma를 활용한 RAG 구성 이 내용은 인프런의 "RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)[링크]" 강의 기반으로 GPT4o을 이용해서 정리한 내용입니다. 실습은 소득세법 파일(tax.docx)을 대상으로 진행합니다. 1. 문서 읽기문서는 리스트 형태로 저장되며, 이를 쪼개서 사용해야 합니다.from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoaderloader = Docx2txtLoader("tax.docx")document = loader.load() 2. 문서 쪼개기주로 사용하는 함수는 RecursiveCharacterTextSplitter()와 CharacterTextSplitter()입니다.RecursiveCharacter.. 2024. 10. 17. [인프런 강의] 3.1 환경 설정과 LangChain의 ChatOpenAI를 활용한 검증 이 내용은 인프런의 "RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)[링크]" 강의 기반으로 GPT4o을 이용해서 정리한 내용입니다. 1. 가상환경 만들기mkdir inflearn-llm-applicationcd inflearn-llm-applicationconda create -n inflearn-llm-application python=3.10conda activate inflearn-llm-application 2. OpenAI API 발급.env 파일을 만든 후, 다음과 같이 OpenAI API 키를 입력하고 저장합니다.OPENAI_API_KEY=발급받은_API_키 3. LangChain 설치pip install langchain-openai python-do.. 2024. 10. 17. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음 728x90 반응형
