[Langchain] 웹 요약 AgentCodeimport osimport uuidfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutorfrom langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistoryfrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain_community.tools import TavilySearchResultsfrom langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain_co..

[Langchain] PDF 요약 AgentCodeimport osfrom langchain_community.document_loaders import PDFMinerLoaderfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_ollama import ChatOllamapdf_filepath = os.path.join("../../../data", "SK_ESG_2023.pdf")loader = PDFMinerLoader(pdf_filepath)docs = loader.load()template = """# Instruction이 ..

[Langchain] Math AgentLangChain은 LLM(대규모 언어 모델) 기반 애플리케이션을 개발할 때 유용한 도구로, 여러 유틸리티를 쉽게 통합할 수 있습니다. 이번 글에서는 Python과 LangChain을 활용해 수학 질문에 답변할 수 있는 에이전트를 구현하는 코드를 분석하고, 실무에서 주의해야 할 점과 개선 아이디어를 논의합니다.1. 툴 정의LangChain 에이전트는 작업을 수행할 수 있는 다양한 “툴”로 구성됩니다. 아래 코드는 세 가지 툴을 제공합니다: • basic_calculator_tool: 간단한 계산을 수행하는 계산기 툴입니다. • eval 함수를 사용해 수식을 계산합니다. • 주의: eval은 외부 입력값을 실행하기 때문에 보안 취약점이 있을 수 있습니다. 예: 사용..

Prompt Engineering Guide: Prompting Techniques테스트 모델llama3.1:8bbenedict/linkbricks-llama3.1-korean:8bZero-shot promptingPromptClassify the text into neutral, negative or positive then just give me the sentiment. Text: I think the vacation is okay.Sentiment:OutputNeutralFew-shot promptingPrompt`네카라`는 네이버, 카카오, 라인 회사들의 줄임말 입니다. `네카라` 단어 사용 예시 문장: "교육 이수시 네카라 취업 100%!"`인터넷 방송`은 회선을 통해 프로그램을 내보내는 방..

Prompt Engineering Guide: LLM ArgumentsTemperaturetemperature 높은 경우 (1에 가까운)다양성과 창의성을 기대낮은 확률의 토큰도 선택시 짓기 등 창의적인 작업 등에서 사용temperature 낮은 경우 (0에 가까운)결정론적 결과를 기대가장 확률이 높은 토큰 선택사실적이고 정확한 결과를 필요한 경우에 사용Top P핵 샘플링으로 불리우는 `temperature` 샘플링 기법으로 모델의 랜덤성을 조절하는 파라미터입니다.(A sampling technique with temperature, called nucleus sampling, where you can control how deterministic the model is)정확하고 사실적인 답변을 원한다면 ..