전체 글57 Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 - 6. 간단한 검색증강(RAG : Retrieval Augmented Generation) 구현 Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 1. Amazon Bedrock, 개발환경 설정 2. Amazon Bedrock API, LangChain 사용해보기 3. 추론 매개변수 4. 스트리밍 API, 벡터 임베딩 5. Streamlit, 텍스트/이미지 생성 6. 간단한 검색증강(RAG : Retrieval Augmented Generation) 구현 7. 간단한 챗봇 구현 (Conversation Memory) 8. 챗봇 구현 (RAG + Conversation Memory) 기초모델 (FM : Foundation Model)은 일반적으로 오프라인으로 학습되므로 모델 학습 이후 모든 데이터에 구애받지 않고 모델을 학습시킬 수 있습니다. 기초모델의 경우 일반적인 도메인 코퍼스를 대상으로 .. 2023. 10. 18. Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 - 5. Streamlit, 텍스트/이미지 생성 Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 1. Amazon Bedrock, 개발환경 설정 2. Amazon Bedrock API, LangChain 사용해보기 3. 추론 매개변수 4. 스트리밍 API, 벡터 임베딩 5. Streamlit, 텍스트/이미지 생성 6. 간단한 검색증강(RAG : Retrieval Augmented Generation) 구현 7. 간단한 챗봇 구현 (Conversation Memory) 8. 챗봇 구현 (RAG + Conversation Memory) Streamlit은 머신러닝 애플리케이션을 시연하기 위한 프론트 엔드 애플리케이션을 쉽게 구성할 수 있도록 돕는 오픈소스 Python 런타임 프레임워크입니다. Streamlit을 사용하면 간단하고 매력적인 유저 인.. 2023. 10. 18. Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 - 4. 스트리밍 API, 벡터 임베딩 Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 1. Amazon Bedrock, 개발환경 설정 2. Amazon Bedrock API, LangChain 사용해보기 3. 추론 매개변수 4. 스트리밍 API, 벡터 임베딩 5. Streamlit, 텍스트/이미지 생성 6. 간단한 검색증강(RAG : Retrieval Augmented Generation) 구현 7. 간단한 챗봇 구현 (Conversation Memory) 8. 챗봇 구현 (RAG + Conversation Memory) 스트리밍 API를 호출하는경우 전체 응답을 기다리지 않고 청크단위로 사용자에게 반환할 수 있습니다. 챗봇이나, 즉각적인 반응이 필요한경우 사용할 수 있습니다. 스트리밍 API 사용하기 이전에 사용되었던 코드와 다른.. 2023. 10. 18. Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 - 3. 추론 매개변수 Amazon Bedrock, LangChain과 사용하기 1. Amazon Bedrock, 개발환경 설정 2. Amazon Bedrock API, LangChain 사용해보기 3. 추론 매개변수 4. 스트리밍 API, 벡터 임베딩 5. Streamlit, 텍스트/이미지 생성 6. 간단한 검색증강(RAG : Retrieval Augmented Generation) 구현 7. 간단한 챗봇 구현 (Conversation Memory) 8. 챗봇 구현 (RAG + Conversation Memory) 추론 매개변수(Inference Parmeters) 추론 매개변수를 사용하여 모델에서 생성된 응답에 영샹을 미치도록 할 수 있습니다. 일반적으로 무작위성과 다양성을 제어하기위해 다음과 같은 매개변수를 지원합니다. .. 2023. 10. 18. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 다음
