LangChain3 [LangChian] LangChain과 LangChain4j의 차이점 (+ 예시) 1. 언어 및 플랫폼 지원LangChain주로 파이썬과 자바스크립트에서 사용 가능한 프레임워크LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 돕고, 여러 도구와 API를 결합하여 복잡한 작업을 처리다양한 데이터 소스, API, 외부 툴과의 연동이 용이LangChain4j자바 환경에서 LLM을 활용할 수 있도록 만들어진 LangChain의 자바 버전기존의 LangChain 기능을 자바에 맞게 확장한 것자바 개발자들이 LLM 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 지원 2. 주요 기능 및 기반LangChain파이썬과 자바스크립트를 중심으로 발전머신러닝과 인공지능 관련된 다양한 라이브러리와의 호환성 높음주로 데이터 과학, 웹 개발, NLP 프로젝트에서 많이 사용LangChain4j자바 기반의 .. 2024. 9. 19. [LangChain] LangChain이란? LangChain 정의- LangChain은 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 효율적으로 활용하기 위한 프레임워크- 자연어 처리(NLP) 작업에서의 언어 모델 응용을 간소화하고, 강력한 AI 애플리케이션을 쉽게 구축 가능- 특히 GPT와 같은 LLM을 기반으로 한 여러 도구를 통합하고, 다양한 데이터 소스 및 API와 연동해 복잡한 작업 처리LangChain의 주요 구성 요소Prompt Templates: LLM이 요청에 반응할 수 있도록 정교하게 설계된 질문 또는 요청 템플릿Chains: 여러 개의 LLM 호출을 순차적으로 연결해 더 복잡한 작업 처리Agents: 특정 작업을 수행하기 위해 외부 API나 툴을 활용하여 동적으로 결정하는 컴포넌트Memory: LLM에 일관된 맥.. 2024. 9. 16. [LangChain] Module - Model I/O & Prompt - 개념(Concepts)모델의 조작을 용이하게 하기 위한 것모델이 무엇인지 명확하게 나타내는 인터페이스모델에 대한 입력을 빌드하는 유틸리티 및 모델 출력을 조작하는 유틸리티 포함 - 고려사항(Considerations)1. 모델 호환성다양한 언어 모델들과 호환성 보장 2. 입력 전처리입력 데이터를 모델에 전달하기 전에 필요한 전처리 과정 진행 (토큰화, 정규화, 인코딩 등)전처리 단계에서 데이터의 일관성을 유지하고, 모델의 성능을 최대화 하기 위한 데이터 변환 필요 3. 출력 후처리모델이 생성한 출력을 해석 가능한 형식으로 변환하는 과정 필요 4. 사용자 정의 가능성다양한 사용자 요구를 반영할 수 있도록 입력 및 출력 처리 과정을 사용자 정의할 수 있는 기능 제공모듈의 유연성을 높여 다양한 모델 및 사.. 2024. 8. 17. 이전 1 다음 반응형
