langchain4j3 [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. [LangChain4j] ChatMessage 종류 1. UserMessage사용자가 보내는 메시지 (질문)LLM에서 지원하는 형식(모델)에 따라 텍스트만 또는 이미지 포함 가능2. AiMessageAI가 생성한 메시지UserMesaage에 대한 응답ToolExecutionRequest (도구 실행 요청) 포함 가능3. SystemMessage시스템(개발자)에서 보내는 메시지LLM의 역할, 어떻게 행동 및 어떤 스타일로 대답해야하는지 정의4. ToolExecutionResultMessageToolExecutionRequest 의 결과 => 채팅 메모리 구현은 메모리에서 채팅 메시지를 저장 2024. 8. 17. [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
