모델의 파라미터temperature :  0과 1사이의 값, 낮을수록 예측 가능한 답, 높을수록 창의적인 답max_tokens : 출력하는 token의 수를 지정top_p : 누적 확률 분포에 따라서, 다음 토큰의 후보를 선택 (0.8이면 확률의 합이 80%이 되도록 후보 선택)stop : 출력이 멈추는 특정 단어나 구절 설정파라미터 지정 방법모델 정의 시 설정from langchain_openai import OpenAIparams = { "temperature": 0.8, "top_p": 1.0, "max_tokens": 300,}kwargs = { "stop": ["있다."]}llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", **params, mo..

[LangChain] 시작하기LangChain 이란?LLM을 활용한 어플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크DB, File System 지원LangChain 설치가상환경 설정conda create -n langchain python=3.11langchain 설치pip install -U langchainopenai 설치pip installswwho.tistory.com 프로젝트 파일 구조chatbot_project/├── .env # 환경변수 저장├── main.py # 챗봇 실행 스크립트├── chatbot/│ ├── config.py # 환경변수 로드 및 설정│ ├── llm_chain.py # L..

LangChain 이란?LLM을 활용한 어플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크DB, File System 지원LangChain 설치가상환경 설정conda create -n langchain python=3.11langchain 설치pip install -U langchainopenai 설치pip install langchain-openai입출력 확인from dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import ChatOpenAIload_dotenv()llm = ChatOpenAI()question = "100을 10으로 나눈 몫과 나머지를 알려줘."result = llm.invoke(question)print(result.content)# 나눈 몫은 10이..