[실습] langchain, gpt를 활용하여 판사GPT 만들기

✅  실습 준비물: apikey

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

[실습] OpenAI apikey 발급 및 사용하기

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✅  실습 자료

https://colab.research.google.com/github/i-am-shuan/learn-langchain/blob/main/langchain_judgegpt.ipynb#scrollTo=MPPxMDuDuXJb

langchain_judgegpt.ipynb

 

 

✅  서비스 설명

사용자가 질문을 하고 답변을 받을 수 있는 서비스입니다. 이 서비스는 데이터를 숫자로 변환하여 저장하고, 사용자의 질문을 숫자로 변환하여 저장된 데이터에서 유사한 답변을 검색합니다. 그런 다음, 이 서비스는 검색된 답변을 사용하여 OpenAI의 GPT-3 언어 모델에 질문을 생성하고, GPT-3 언어 모델이 생성한 답변을 사용자에게 전달합니다.

이 서비스는 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있습니다.

• 고객 서비스: 고객이 질문을 하면 LangChain JudgeGPT가 고객의 질문과 유사한 답변을 검색하여 고객에게 제공합니다.
• 마케팅: 마케팅 담당자가 마케팅 캠페인을 기획할 때 LangChain JudgeGPT를 사용하여 캠페인의 효과를 예측할 수 있습니다.
• 교육: 학생들이 공부할 때 LangChain JudgeGPT를 사용하여 공부 자료를 검색하고, 질문을 하고, 답변을 받을 수 있습니다.

 

사용자가 질문을 하여 응답을 받기까지의 과정

1. 판례 데이터를 숫자로 변환하여 저장합니다.
2. 사용자가 질문을 입력합니다.
3. LangChain은 사용자의 질문을 숫자로 변환합니다.
4. 저장된 데이터에서 사용자의 질문과 유사한 답변을 검색합니다.
5. LangChain은 검색된 답변을 사용하여 OpenAI의 GPT-3 언어 모델에 질문을 생성합니다.
6. GPT-3 언어 모델이 질문에 대한 답변을 생성합니다.
7. LangChain은 GPT-3 언어 모델이 생성한 답변을 사용자에게 전달합니다.

 

사용한 라이브러리

• openai:
  • OpenAI의 언어 모델인 GPT-3와 상호 작용할 수 있도록 도와주는 파이썬 라이브러리입니다.
• tqdm:
  • 반복 작업의 진행 상황을 표시하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다.
  • 데이터를 백터화하고 벡터스토어에 저장하는 과정의 진행 상황을 표시합니다.
• numpy:
  • 과학 계산을 위한 파이썬 라이브러리입니다. 데이터를 백터화하는 데 사용됩니다.
• pickle:
  • 파이썬 객체를 파일로 저장하고 불러오는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다.
  • 백터화된 데이터를 파일로 저장하고 불러옵니다.
• sentence_transformers:
  • 문장을 벡터로 변환하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다.
  • 문장을 벡터로 변환합니다.
• langchain:
  • 다양한 언어 모델과 도구를 사용하여 텍스트와 상호 작용할 수 있도록 도와주는 파이썬 라이브러리입니다.
  •  사용자의 질문을 벡터화하고, 벡터스토어에서 유사한 답변을 검색하고, 검색된 답변을 사용하여 GPT-3 언어 모델에 질문을 생성합니다.
• vectorstore:
  • 벡터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다.
  • 백터화된 데이터를 저장하고 검색합니다.