서론안녕하세요! 오늘은 Langchain에서 Chain을 구성할 때 자주 사용되는 Passthrough에 대해서 알아보려고 합니다. 특히 LCEL(Langchain Expression Language)에서 많이 활용되는 기능인데요, 이름 그대로 데이터를 '통과'시키는 역할을 하지만 생각보다 활용도가 높답니다. 무엇이 좋을까?Passthrough는 다음과 같은 장점이 있습니다:Chain 구성을 단순화할 수 있습니다.입력 데이터를 그대로 전달하면서도 추가적인 처리가 가능합니다.다른 Chain들과 조합하기 쉽습니다.코드로 살펴보기간단한 예제 코드로 살펴보겠습니다.from langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.schema.runnable import R..

pandas를 사용해서 데이터를 다룰 때 구성된 데이터의 하나의 컬럼 데이터를 통째로 연산해야 하거나 변환해야하는 경우가 생기게 됩니다. 이때 사용하면 유용한 pandas 함수 apply를 알아봅시다 우선 데이터를 생성해 볼까요? 데이터 셋 생성 import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 data = { '이름': ['홍길동', '이순신', '박보영'], '나이': [25, 40, 33], '부모의 나이 평균': [55, 62, 63], '도시': ['서울', '부산', '대구'] } df = pd.DataFrame(data) 다음과 같은 테이블을 생성 했습니다. 여기서 처음 시도해 볼 것은 이 유저의 나이를 1씩 더하는 작업을 진행하게 될겁니다 단일 Column 수정 - 유저의 나이..

얼마전 Open AI의 API를 활용하여 간단한 체팅을 구현해보는 글을 올렸었는데요 이번에는 그 GPT모델을 내가 직접 Fine Tuning해보도록 하겠습니다. 먼저 GPT의 Fine Tuning은 다음과 같을 때 하게됩니다. Introduction Fine-tuning lets you get more out of the models available through the API by providing: Higher quality results than prompting Ability to train on more examples than can fit in a prompt Token savings due to shorter prompts Lower latency requests OpenAI's text..

최근들어서 GPT를 활용하여 할 수 있는 일들이 늘어나고 있습니다. 가령 내가 코드를 작성하더라도, 디버깅에 어려움을 겪고 있는경우에도, 작성한 쿼리가 정말 최적화가 돼 있는지 등 다양한 방면에서 개발에 도움을 주고 있다보니 문득 궁금해져서 API를 사용하여 어떻게 동작하는지 알아보고자 합니다. API에 대한 자세한 내용은 Open AI에서 제공하는 페이지를 확인하시기 바랍니다. 가령 API키 발급같은 것이요. https://platform.openai.com/signup 먼저 저는 Python 3.11버전을 사용했습니다. 1. Python Library install pip install --upgrade openai 2. 간단한 코드 작성 from openai import OpenAI import r..

아나콘다를 활용해서 가상환경을 생성 해 보자. >conda create -n python= 위 명령어를 실행하게 되면 아래와 같은 가상환경에 기본적인 라이브러리 설치에 대한 동의 절차가 실행 된다. Y를 선택해서 가상환경을 생성한다. conda activate 위 명령어를 사용해서 가상환경을 활성화 하고 pip를 이용해서 다양한 라이브러리를 설치 관리할 수 있다.

utf-8으로 encoding된 bytes를 String으로 다시 변환해야할 때가 있습니다. bytes를 string으로 decoding하는 방법을 소개합니다. string.decode()를 이용한 방법 str()을 이용한 방법 string.decode()를 이용한 방법 string.decode(encoding)으로 bytes를 string으로 변환할 수 있습니다. bytes가 encoding될 때 사용된 타입을 인자로 전달하면 됩니다. # bytes bytes = b'Hello world, Python' print(bytes) print(type(bytes)) # decode bytes to string result = bytes.decode('utf-8') print(result) print(type..