LLM 3

Agent

AgentLangChain 및 기타 LLM 애플리케이션에서 인공지능 시스템이 자율적이고 목표지향적으로 작업을 수행할 수 있게 해 주는 컴포넌트이다.주어진 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하며 의사결정을 내리고 행동을 취하는 지능형 개체로 볼 수 있다. 주요 특징1. 자율성: 에이전트는 사전에 정의된 규칙이나 명시적인 프로그래밍 없이도 스스로 결정을 내리고 행동할 수 있다.2. 목표지향성: 특정 목표나 작업을 달성하기 위해 설계되어 있다.3. 환경 인식: 주변 환경이나 상황을 인식하고 이에 따라 적응할 수 있다.4. 도구 사용: 다양한 도구나 API를 활용해 작업을 수행할 수 있다.5. 연속성: 주어진 목표를 달성하기 위해 1회 수행이 아닌 반복 수행을 통해 목표 달성을 추구한다. LangChain에서..

RAG; Retrieval-Augmented Generation

RAG정보 검색과 생성을 통합하는 방법론.풍부한 정보를 담고 있는 대규모 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 통해 언어 모델이 더 정확하고 상세한 답변을 생성할 수 있게 한다.ex) 최신 뉴스 이벤트나 특정 분야의 전문 지식과 같은 주제에 대해 물어보면, RAG는 관련 문서를 찾아 그 내용을 바탕으로 답변을 구성한다. RAG의 8단계 프로세스사전 준비 단계 1. 도큐먼트 로드(Document Loader)외부 데이터 소스에서 필요한 문서를 로드하고 초기 처리를 진행공부하기 전에 필요한 책들을 책장에서 골라오는 것과 유사 2. 텍스트 분할(Text Splitter)로드된 문서를 처리 가능한 작은 단위로 분할큰 책을 챕터별로 나누는 것과 유사 3. 임베딩(Embedding)각 문서 또는 문서의..

Hugging Face가 공개한 MiniMax-Text-01 정리

머신러닝 모델 관련 도구와 리소스를 개발하는 최근 Hugging Face 에서 MiniMax-Text-01 을 공개했다. https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01 MiniMaxAI/MiniMax-Text-01 · Hugging FaceMiniMax-Text-01 1. Introduction MiniMax-Text-01 is a powerful language model with 456 billion total parameters, of which 45.9 billion are activated per token. To better unlock the long context capabilities of the model, MiniMax-Text-01 adopt..