[실습] 랭체인(LangChain) HuggingFace Embedding 예제

✅  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_huggingface_embedding_example.ipynb#scrollTo=4hniXcElvMif

langchain_huggingface_embedding_example.ipynb

 

✅  서비스 설명

질문-답변 과정

1. 사용자가 질문을 입력합니다.
2. 질문이 데이터 백터화되어 백터스토어에 저장됩니다.
3. 백터스토어에서 유사한 답변이 검색됩니다.
4. LLM(Large Language Model)을 이용해서 답변이 생성됩니다.
5. 생성된 답변이 사용자에게 전달됩니다.

 

사용된 라이브러리

• openai: LLM을 사용하기 위한 라이브러리입니다.
• numpy: 데이터 백터화를 위한 라이브러리입니다.
• langchain: 백터스토어와 LLM을 연결하는 라이브러리입니다.
• vectorstore: 백터 데이터를 저장하고 검색하는 라이브러리입니다.