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랭체인 완벽 입문 요약정보 및 구매

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제조사 위키북스
원산지 국내산
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    랭체인 완벽 입문

    9791158394943.jpg

    도서명:랭체인 완벽 입문
    저자/출판사:타무라 하루카/위키북스
    쪽수:276쪽
    출판일:2024-02-22
    ISBN:9791158394943

    목차

    ▣ 1장: 챗지피티와 랭체인

    01. 챗지피티와 언어 모델에 관해 알아보기

    ___챗지피티란?

    ___OpenAI의 API에서 사용할 수 있는 대표적인 두 가지 언어 모델

    ___OpenAI 이외의 언어 모델 알아보기

    02. 랭체인 개요

    ___언어 모델을 이용한 애플리케이션 개발

    ___랭체인으로 언어 모델을 이용한 애플리케이션 개발이 쉬워진다

    ___랭체인에 준비된 6개의 모듈

    03. 랭체인을 이용한 애플리케이션 예시

    ___PDF에 대해 질문할 수 있는 챗봇

    ___파일 상호작용 및 인터넷 검색이 가능한 챗봇

    04. 실습 준비

    ___파이썬 실행 환경 구축

    ___VS Code에서 파이썬을 이용한 개발이 쉬워지는 확장 기능

    ___OpenAI API 키 받기

    ___환경 변수에 API 키 설정하기

    05. OpenAI의 API를 호출해 작동을 확인한다

    ___Chat 모델의 API를 호출해 보자

    ▣ 2장: Model I/O - 언어 모델을 다루기 쉽게 만들기

    01. 언어 모델을 이용한 응용 프로그램 작동 방식

    ___언어 모델 호출이란?

    ___Model I/O는 랭체인의 가장 기본적인 모듈이다

    ___Model I/O를 구성하는 3개의 서브모듈

    ___Language models를 사용해 gpt-3.5-turbo 호출하기

    ___PromptTemplate로 변수를 프롬프트에 전개하기

    ___PromptTemplate에서 제공하는 다른 기능들

    ___Language models와 PromptTemplate의 결합

    ___목록 형식으로 결과 받기

    02. Language models - 사용하기 쉬운 모델

    ___통일된 인터페이스로 사용하기 쉬움

    ___Chat models와 LLMs

    ___Language models의 편리한 기능

    03. Templates - 프롬프트 구축의 효율성 향상

    ___프롬프트 엔지니어링을 통한 결과 최적화

    04. Output parsers - 출력 구조화

    ___결과를 날짜와 시간 형식으로 받아보기

    ___출력 형식을 직접 정의하기

    ___잘못된 결과가 반환될 때 수정을 지시할 수 있게 한다

    ▣ 3장: Retrieval - 알지 못하는 데이터를 다루기

    01. 언어 모델이 미지의 데이터를 처리할 수 있게 하려면

    ___모르는 정보에 기반한 답변을 할 수 있는 구조

    ___답변에 필요한 문장을 찾는 방법이 중요

    ___유사 문장 검색을 위해 필요한 벡터화란?

    ___언어 모델을 사용해 텍스트를 벡터화하기

    ___벡터 유사도 검색

    ___벡터 유사도 검색에서 RAG를 통합하는 구체적인 절차

    ___사전 준비

    ___검색 및 프롬프트 구축

    02. 주어진 PDF를 기반으로 답변하는 챗봇 만들기

    ___PDF에서 문장 불러오기

    ___문장 나누기

    ___분할된 문장을 벡터화해 데이터베이스에 저장한다

    ___벡터 데이터베이스에서 검색 실행하기

    ___검색 결과와 질문을 조합해 질문에 답하게 한다

    ___채팅 화면 만들기

    ___채팅 화면에서 질문을 입력할 수 있게 하기

    ___채팅 시작 시 파일 업로드 가능

    03. RetrievalQA로 QA 시스템 구축이 쉬워진다

    ___RetrievalQA란?

    ___RetrievalQA로 코드를 간단하게

    04. 준비된 Retrievers를 사용해 위키백과를 정보원으로 활용

    ___Retrievers는 문서를 검색하는 기능 세트

    ___Retrievers에서 어떤 검색을 할지 제어하는 방법

    ▣ 4장: Memory - 과거의 대화를 장·단기 기억하기

    01. 언어 모델에서 대화란 무엇인가

    ___HumanMessage와 AIMessage를 번갈아 가며 대화한다

    02. 문맥에 맞는 답변을 할 수 있는 챗봇 만들기

    ___Chat models로 대화 기록을 기반으로 한 응답을 하게 하는 것

    ___ConversationChain을 통해 알기 쉽게 처리

    03. 히스토리를 데이터베이스에 저장하고 영속화하기

    ___데이터베이스에 저장해 대화 기록을 영속화할 수 있다

    ___데이터베이스 준비하기

    ___환경 변수에 레디스 정보 설정하기

    ___레디스를 사용해 대화를 영속화한다

    04. 여러 개의 대화 기록을 가질 수 있는 챗봇 만들기

    ___세션 ID를 바꿔서 대화 기록 전환하기

    05. 매우 긴 대화 기록에 대응한다

    ___대화 기록이 너무 길어지면 언어 모델을 호출할 수 없다

    ___오래된 대화 삭제하기

    ___대화를 요약해 토큰 수 제한에 대응한다

    ▣ 5장: Chains - 여러 프로세스를 통합

    01. 다중 처리를 정리할 수 있다

    ___Chains는 일련의 과정을 정리할 수 있다

    02. 여러 모듈을 쉽게 조합할 수 있는 Chains

    ___LLMChain을 사용해 여러 모듈을 통합하는 방법

    ___ConversationChain으로 기억을 가진 애플리케이션 개발이 쉬워진다

    ___Chains에서 어떤 처리가 이뤄지고 있는지 자세히 보기

    03. 특정 기능에 특화된 Chains

    ___특정 URL에 접속해 정보를 얻게 하는 방법

    04. Chains 자체 정리하기

    ___Chains 자체를 순서대로 실행하는 SimpleSequentialChain

    ▣ 6장: Agents - 자율적으로 외부와 상호작용해 언어 모델의 한계를 뛰어넘기

    01. 외부와 상호작용하면서 자율적으로 행동하는 Agents

    ___언어 모델에 도구를 부여할 수 있다

    ___주어진 URL에서 정보를 얻게 하기

    02. Tool을 추가해 Agent가 할 수 있는 일을 늘리기

    ___Agent가 할 수 있는 것은 전달하는 Tool에 따라 달라진다

    ___환경 변수에 SerpApi의 API 키 설정하기

    ___google-search-results 설치하기

    03. Tool을 직접 제작해 기능 확장하기

    ___Tool을 직접 만들어서 할 수 있는 일의 폭을 더욱 넓힌다

    04. Retrievers를 사용해 문장을 검색하는 Tool 만들기

    ___Retrievers는 Tool로 변환할 수 있다

    05. 문맥에 맞게 답변하는 에이전트 만들기

    ___대화 기록을 보관하는 에이전트 생성하기

    ▣ 7장: Callbacks - 다양한 이벤트 발생 시 처리하기

    01. Callbacks 모듈로 할 수 있는 일 알아보기

    ___로그 수집 및 모니터링, 다른 애플리케이션과 연동 가능

    02. Callbacks 모듈을 사용해 외부 라이브러리와 연동하기

    ___준비된 클래스를 사용해 외부 라이브러리와 연동할 수 있다

    03. 로그를 터미널에 표시할 수 있는 Callbacks 만들기

    ___Callbacks 모듈을 직접 제작해 이벤트 발생 시 처리를 수행한다

    ▣ 부록: 랭체인에 대해 더 자세히 알아보는 팁

    01. 공식 문서의 사용 사례에서 배우기

    ___공식 문서 보기

    ___Code understanding

    ___Tagging

    02. 랭체인의 공식 블로그 및 기타 소스 확인

    ___랭체인 공식 블로그

    ___awesome-langchain으로 랭체인 관련 정보 수집하기

    ___랭체인과 연동할 수 있는 언어 모델 및 외부 시스템 확인하기


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    나를 빛나게 하는 15,000
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  • 현대중국어 최소주의 생성문법
    현대중국어 최소주의 32,000
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    하늘에 가을을 수놓 13,000
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  • 존디어
    존디어 20,000
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  • 산전광윤 임상록
    산전광윤 임상록 55,000
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    당신이 누군가를 죽 19,800
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