Chatgpt & Langchain과의 챗봇 개발 : 상황을 인식하는 접근

이 튜토리얼은 대형 언어 모델 (LLM), 특히 chatgpt를 사용하여 Python에서 챗봇을 구축하는 방법을 보여주고 Langchain 프레임 워크로 최적화하는 방법을 보여줍니다. Chatgpt에 대한 기본 API 호출 생성, 컨텍스트 인식 구현 및 효율적인 대화 내역 관리를위한 Langchain의 메모리 기능 활용을 포함합니다. 라이브러리를 사용하여 Chatgpt에 간단한 API 호출을하는 방법을 보여주는 튜토리얼이 시작됩니다. 강조된 핵심 요점은 각 초기 API 호출이 독립형 상호 작용이라는 것입니다. 이 모델은 이전 대화에 대한 기억이 부족합니다 이 제한을 해결하기 위해 튜토리얼은 컨텍스트 인식을 소개합니다. OpenAI API로 전달 된 목록 내에서 시스템, 비서 및 사용자 메시지 역할을 사용하여 대화 기록을 구성하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 챗봇은 이전 상호 작용을 기억할 수 있습니다. 그런 다음 튜토리얼은 대화 내용을 유지하기 위해이

목록을 자동으로 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 튜토리얼은 메모리 관리 개선을 위해 Langchain 프레임 워크 사용으로 전환됩니다. Langchain은 특히 대화 내용을 다룰 때 대화 기록을 처리하는 데보다 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 상호 작용을 저장하고 LLM과 메모리를 관리하기위한 래퍼로

를 소개합니다. Langchain의 상당한 이점은

의 사용을 통해 전시됩니다. 이 메모리 유형은 이전 상호 작용을 요약하여 각 응답에 대해 ChatGpt에 의해 처리 된 토큰 수를 줄여 비용 절감과 성능 향상을 초래합니다. 이 자습서는이 고급 메모리 유형을 사용하여 과도한 이력으로 모델을 압도하지 않고 컨텍스트를 유지하는 방법을 보여줍니다. 튜토리얼은 컨텍스트 인식 챗봇의 중요성을 강조함으로써 결론을 내리고 독자들이 제공된 빌딩 블록을 사용자 정의하여 자신의 챗봇을 만들도록 권장합니다. 또한 LLM, Langchain 및 자연어 처리에 대한 추가 학습을위한 추가 자료를 지적합니다. openai

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