[실습] LangChain Chatbot 기초예제

✅  실습 준비물: apikey

https://server-engineer.tistory.com/983

[실습] OpenAI apikey 발급 및 사용하기

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https://medium.com/international-school-of-ai-data-science/efficient-information-retrieval-with-rag-workflow-afdfc2619171

 

✅  실습 자료

https://colab.research.google.com/github/i-am-shuan/learn-langchain/blob/main/langchain_chatbot_example.ipynb

langchain_chatbot_example.ipynb

 

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✅  서비스 설명

소스 설명

이 소스는 사용자의 질문에 답변하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 먼저 사용자의 질문을 받아서 데이터 백터화를 수행합니다. 데이터 백터화는 질문을 숫자로 변환하는 프로세스입니다. 그런 다음 백터화된 질문을 백터스토어에 저장합니다. 백터스토어는 유사한 질문을 그룹화하는 데 사용되는 데이터 구조입니다.

사용자가 질문을 하면 소스는 백터스토어에서 유사한 질문을 찾습니다. 그런 다음 LLM(Large Language Model)을 사용하여 유사한 질문에 대한 답변을 생성합니다. LLM은 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있는 강력한 모델입니다.

마지막으로 소스는 생성된 답변을 사용자에게 전달합니다.

 

서비스 이름 및 설명

이 소스는 "질문 응답 서비스"라고 할 수 있습니다. 이 서비스는 사용자가 질문을 하면 관련 답변을 제공합니다. 이 서비스는 고객 서비스, 검색 및 기타 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.

 

서비스 활용 방안

이 서비스는 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스에서 사용하여 고객의 질문에 답변할 수 있습니다. 또한 검색에서 사용하여 사용자가 검색하는 정보를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

사용자 질문에서 응답까지의 과정

1. 사용자가 질문을 합니다.
2. 소스는 질문을 데이터 백터화하여 숫자로 변환합니다.
3. 백터화된 질문은 백터스토어에 저장됩니다.
4. 사용자가 질문을 하면 소스는 백터스토어에서 유사한 질문을 찾습니다.
5. 소스는 LLM을 사용하여 유사한 질문에 대한 답변을 생성합니다.