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데이터&AI149

LLM 에이전트(llm agent) 란 무엇일까?- 코드로 알아보기 (feat. prompt engineering) https://www.etnews.com/20240501000118 AI 에이전트 시대 열린다…단순 답변 넘어 '일상의 동반자'로인공지능(AI)이 챗봇을 넘어 기차표를 예매하고 레스토랑을 예약해주는 ‘AI 에이전트 시대’가 열린다. 1일 업계에 따르면, 눈과 손이 달린 것처럼 고도화된 업무를 직접 수행하는 AI 에이전트,www.etnews.com LLM이 이슈가 되면서 이제는 LLM Agent라는 말이 여러 매체에서 화두가되고있습니다이 LLM Agent란 무엇일까요? LLM에서의 에이전트의 정의와 예시 , 그리고 코드로 알아보기!!LLM에서의 에이전트란?LLM 에이전트란 입력받은 정보를 바탕으로 작업을 수행하거나 결정을 내리는 자율적인 개체를 의미합니다예를 들면 아래와 같은 서비스들이 llm 에이전트 기.. 2024. 5. 29.
LangChain 캐싱: GPT비용을 줄이고 속도는 높이기!!(feat python) GPT한태 똑같은 질문을 여러사람이 여러번 할수 있지 않을까요?? 그런데 그때마다 GPT API를 호출한다면??매번 GPT 답변받느라 속도도 느려지고, API를 계속 호출하느라 비용도 비싸겠찌요? 이를 대비해서!!LangChain의 caching 기능을 사용하면됩니다!!. 캐싱이란 무엇인가요?캐싱은 이전에 계산된 결과를 저장해두고, 동일한 입력이 들어왔을 때 다시 계산하지 않고 저장된 결과를 재사용하는 기술입니다.  LangChain에서 캐싱은 LLM 호출 결과를 저장하고, 동일한 프롬프트에 대해서는 LLM을 다시 호출하지 않고 캐시된 결과를 반환합니다.LangChain 캐싱 사용 방법LangChain의 캐싱은 크게 2가지 방법으로 사용 가능합니다!!  방법1. 메모리캐시 사용from langchain... 2024. 5. 28.
완전기초. react 로 html 배포하기!! (설치부터시작!!) 2024.05.24 - [데이터&AI/데이터분석] - Python사용자 입장에서 이해하는 Front-end (with Pandas, React) Python사용자 입장에서 이해하는 Front-end (with Pandas, React)안녕하세요! Python을 주로 사용하는 사용자로서 back-end는Python 의 Django, Flask, Fastapi로 잘 이해가 되고그 외에 spring, ruby등도 결국 어떻게 운영되겠다~~ 는 알겠는데!  Front-end는 html 과  css, javascridrfirst.tistory.com    1. nodejs 설치설치하는 이유는 React 개발 도구들이 Node.js 기반으로 동작하고, 빌드 과정에 Node.js 환경이 필요하기 때문입니다.https.. 2024. 5. 25.
Python사용자 입장에서 이해하는 Front-end (with Pandas, React) 안녕하세요! Python을 주로 사용하는 사용자로서 back-end는Python 의 Django, Flask, Fastapi로 잘 이해가 되고그 외에 spring, ruby등도 결국 어떻게 운영되겠다~~ 는 알겠는데!  Front-end는 html 과  css, javascript로 하면 되는데,React, VUE, angular 등이 왜 필요하지?? 라고 궁금해 하시는 분이 많을것 같습니다!!   그래서!! 파이썬 관점에서 이해해보고자합니다!! 학생들 시험의 평균점수 계산하기!!# 학생들의 시험 점수 데이터 (이름, [시험1, 시험2, 시험3])students_scores = [ ("Alice", [85, 90, 78]), ("Bob", [92, 88, 76]), ("Charlie", .. 2024. 5. 24.
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