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에이든 다낭 여행지도(2024-2025)



도서명 : 에이든 다낭 여행지도(2024-2025)
저자/출판사 : 타블라라사 편집부 , 이정기, 타블라라사
쪽수 : 64쪽
출판일 : 2023-09-16
ISBN : 9791190073301
정가 : 19800

01 다낭 여행지도
미케비치 부근
구도심
만타이 비치
미케 비치
미안
한강
롯데마트 주변

02 다낭 호이안 근교 여행지도
원숭이산
다낭 중심부
바나힐
호이안 올드타운
호이안

03 맵북
원숭이산 주변
다낭 중심부
다낭 구도심
다낭 미케비치 부근
바나힐
호이안 올드타운
호이안
베트남/다낭 대표음식




랭체인 완벽 입문



도서명 : 랭체인 완벽 입문
저자/출판사 : 타무라 하루카, 위키북스
쪽수 : 276쪽
출판일 : 2024-02-22
ISBN : 9791158394943
정가 : 27000

▣ 1장: 챗지피티와 랭체인

01. 챗지피티와 언어 모델에 관해 알아보기

___챗지피티란?

___OpenAI의 API에서 사용할 수 있는 대표적인 두 가지 언어 모델

___OpenAI 이외의 언어 모델 알아보기

02. 랭체인 개요

___언어 모델을 이용한 애플리케이션 개발

___랭체인으로 언어 모델을 이용한 애플리케이션 개발이 쉬워진다

___랭체인에 준비된 6개의 모듈

03. 랭체인을 이용한 애플리케이션 예시

___PDF에 대해 질문할 수 있는 챗봇

___파일 상호작용 및 인터넷 검색이 가능한 챗봇

04. 실습 준비

___파이썬 실행 환경 구축

___VS Code에서 파이썬을 이용한 개발이 쉬워지는 확장 기능

___OpenAI API 키 받기

___환경 변수에 API 키 설정하기

05. OpenAI의 API를 호출해 작동을 확인한다

___Chat 모델의 API를 호출해 보자

▣ 2장: Model I/O - 언어 모델을 다루기 쉽게 만들기

01. 언어 모델을 이용한 응용 프로그램 작동 방식

___언어 모델 호출이란?

___Model I/O는 랭체인의 가장 기본적인 모듈이다

___Model I/O를 구성하는 3개의 서브모듈

___Language models를 사용해 gpt-3.5-turbo 호출하기

___PromptTemplate로 변수를 프롬프트에 전개하기

___PromptTemplate에서 제공하는 다른 기능들

___Language models와 PromptTemplate의 결합

___목록 형식으로 결과 받기

02. Language models - 사용하기 쉬운 모델

___통일된 인터페이스로 사용하기 쉬움

___Chat models와 LLMs

___Language models의 편리한 기능

03. Templates - 프롬프트 구축의 효율성 향상

___프롬프트 엔지니어링을 통한 결과 최적화

04. Output parsers - 출력 구조화

___결과를 날짜와 시간 형식으로 받아보기

___출력 형식을 직접 정의하기

___잘못된 결과가 반환될 때 수정을 지시할 수 있게 한다

▣ 3장: Retrieval - 알지 못하는 데이터를 다루기

01. 언어 모델이 미지의 데이터를 처리할 수 있게 하려면

___모르는 정보에 기반한 답변을 할 수 있는 구조

___답변에 필요한 문장을 찾는 방법이 중요

___유사 문장 검색을 위해 필요한 벡터화란?

___언어 모델을 사용해 텍스트를 벡터화하기

___벡터 유사도 검색

___벡터 유사도 검색에서 RAG를 통합하는 구체적인 절차

___사전 준비

___검색 및 프롬프트 구축

02. 주어진 PDF를 기반으로 답변하는 챗봇 만들기

___PDF에서 문장 불러오기

___문장 나누기

___분할된 문장을 벡터화해 데이터베이스에 저장한다

___벡터 데이터베이스에서 검색 실행하기

___검색 결과와 질문을 조합해 질문에 답하게 한다

___채팅 화면 만들기

___채팅 화면에서 질문을 입력할 수 있게 하기

___채팅 시작 시 파일 업로드 가능

03. RetrievalQA로 QA 시스템 구축이 쉬워진다

___RetrievalQA란?

___RetrievalQA로 코드를 간단하게

04. 준비된 Retrievers를 사용해 위키백과를 정보원으로 활용

___Retrievers는 문서를 검색하는 기능 세트

___Retrievers에서 어떤 검색을 할지 제어하는 방법

▣ 4장: Memory - 과거의 대화를 장·단기 기억하기

01. 언어 모델에서 대화란 무엇인가

___HumanMessage와 AIMessage를 번갈아 가며 대화한다

02. 문맥에 맞는 답변을 할 수 있는 챗봇 만들기

___Chat models로 대화 기록을 기반으로 한 응답을 하게 하는 것

___ConversationChain을 통해 알기 쉽게 처리

03. 히스토리를 데이터베이스에 저장하고 영속화하기

___데이터베이스에 저장해 대화 기록을 영속화할 수 있다

___데이터베이스 준비하기

___환경 변수에 레디스 정보 설정하기

___레디스를 사용해 대화를 영속화한다

04. 여러 개의 대화 기록을 가질 수 있는 챗봇 만들기

___세션 ID를 바꿔서 대화 기록 전환하기

05. 매우 긴 대화 기록에 대응한다

___대화 기록이 너무 길어지면 언어 모델을 호출할 수 없다

___오래된 대화 삭제하기

___대화를 요약해 토큰 수 제한에 대응한다

▣ 5장: Chains - 여러 프로세스를 통합

01. 다중 처리를 정리할 수 있다

___Chains는 일련의 과정을 정리할 수 있다

02. 여러 모듈을 쉽게 조합할 수 있는 Chains

___LLMChain을 사용해 여러 모듈을 통합하는 방법

___ConversationChain으로 기억을 가진 애플리케이션 개발이 쉬워진다

___Chains에서 어떤 처리가 이뤄지고 있는지 자세히 보기

03. 특정 기능에 특화된 Chains

___특정 URL에 접속해 정보를 얻게 하는 방법

04. Chains 자체 정리하기

___Chains 자체를 순서대로 실행하는 SimpleSequentialChain

▣ 6장: Agents - 자율적으로 외부와 상호작용해 언어 모델의 한계를 뛰어넘기

01. 외부와 상호작용하면서 자율적으로 행동하는 Agents

___언어 모델에 도구를 부여할 수 있다

___주어진 URL에서 정보를 얻게 하기

02. Tool을 추가해 Agent가 할 수 있는 일을 늘리기

___Agent가 할 수 있는 것은 전달하는 Tool에 따라 달라진다

___환경 변수에 SerpApi의 API 키 설정하기

___google-search-results 설치하기

03. Tool을 직접 제작해 기능 확장하기

___Tool을 직접 만들어서 할 수 있는 일의 폭을 더욱 넓힌다

04. Retrievers를 사용해 문장을 검색하는 Tool 만들기

___Retrievers는 Tool로 변환할 수 있다

05. 문맥에 맞게 답변하는 에이전트 만들기

___대화 기록을 보관하는 에이전트 생성하기

▣ 7장: Callbacks - 다양한 이벤트 발생 시 처리하기

01. Callbacks 모듈로 할 수 있는 일 알아보기

___로그 수집 및 모니터링, 다른 애플리케이션과 연동 가능

02. Callbacks 모듈을 사용해 외부 라이브러리와 연동하기

___준비된 클래스를 사용해 외부 라이브러리와 연동할 수 있다

03. 로그를 터미널에 표시할 수 있는 Callbacks 만들기

___Callbacks 모듈을 직접 제작해 이벤트 발생 시 처리를 수행한다

▣ 부록: 랭체인에 대해 더 자세히 알아보는 팁

01. 공식 문서의 사용 사례에서 배우기

___공식 문서 보기

___Code understanding

___Tagging

02. 랭체인의 공식 블로그 및 기타 소스 확인

___랭체인 공식 블로그

___awesome-langchain으로 랭체인 관련 정보 수집하기

___랭체인과 연동할 수 있는 언어 모델 및 외부 시스템 확인하기