728x90 Python84 openai API로만 RAG하기!! (1) (tool_call 기능 중 Assistants File Search) 예전 포스팅에서 RAG에 대하여 알아보았습니다!!! 이미 아시겠지만!!RAG(정보 검색 및 생성, Retrieval-Augmented Generation)란!!언어 모델(예: GPT-3)과 정보 검색 엔진을 결합하여 보다 신뢰성 있는 텍스트 생성 결과를 제공하는 접근 방식으로 주어진 질문에 답할 때, 외부 문서에서 관련 정보를 검색, 이를 기반으로 텍스트를 생성하는것이었습니다!2024.03.05 - [데이터&AI/langchain] - [langchain공부] embedding된 Vector를 mongoDB에 저장하기 [langchain공부] embedding된 Vector를 mongoDB에 저장하기2024.02.05 - [데이터&AI/langchain] - [langchain공부] Vectorstor.. 2024. 11. 7. reddit의 wallstreets로 보는 2024 미국대선!! 최근 포스팅에서 reddit의 데이터 수집을 알아보았는데요~! 2024.10.31 - [데이터&AI/LLM] - reddit의 서브레딧(wallstreetbets) 데이터 모으고 분석하기!! (with python + GPT vision/text) reddit의 서브레딧(wallstreetbets) 데이터 모으고 분석하기!! (with python + GPT vision/text)지난 포스팅에서 미국의 게시판 reddit의 best글을 가져오는 작업을 해보았습니다!! 2024.09.12 - [데이터&AI/데이터분석] - Reddit 데이터 수집하기 using API (PYTHON) Reddit 데이터 수집하기 using API (PYTHON)안drfirst.tistory.com 이 내용을 바탕으로 이번 .. 2024. 11. 6. openai 의 response_format (Structured_outputs의 원조) 지난 포스팅에서는 Structured_outputs 의 기능에 대하여 알아보았습니다!~ 2024.11.04 - [데이터&AI/LLM] - Openai 패키지에서 원하는 결과를 output으로 받기(Structured outputs) Openai 패키지에서 원하는 결과를 output으로 받기(Structured outputs)GPT API를 활용하여 텍스트 생성은 이제 기본중에 기본인데요!!,이에 더해서 작업에서 필요한 정보만 명확하게 뽑아내고 싶을떄가있습니다!!예를 들면!!뉴스기사에서 중요성이 얼만큼인지, 긍정drfirst.tistory.com 사전에 필요한 객채를 선언하고, 해당 형식에 맞게 받는 방법이지만!!client.beta.chat.completions.parse beta의 형식으로 앞으로 어.. 2024. 11. 6. Openai 패키지에서 원하는 결과를 output으로 받기(Structured outputs) GPT API를 활용하여 텍스트 생성은 이제 기본중에 기본인데요!!,이에 더해서 작업에서 필요한 정보만 명확하게 뽑아내고 싶을떄가있습니다!!예를 들면!!뉴스기사에서 중요성이 얼만큼인지, 긍정 부정이 얼만큼인지, 주요 키워드가 뭔지가 궁금할떄!!기존 방식은 아래와 같이 프롬포트에 결과물 양식을 알려주고 그 결과를 받아 사용했었습니다! from openai import OpenAIclient = OpenAI()completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": "뉴스에서 주요 정보를 추출해워"}, {"role": "user", "content".. 2024. 11. 4. 이전 1 2 3 4 ··· 21 다음 728x90
