5단 분석법
순서 | 분석 | 단어 | 내용 |
1 | 일반 명사 | Large | 큰, 많은 |
Language | 언어 | ||
Model | 본보기가 되는 대상이나 모범 | ||
Chain | 사슬, 띠 | ||
LLMChain | 큰 언어의 본보기가 되는 대상의 사슬? | ||
2 | 고유 명사 | LLMChain | 대형 언어 모델을 여러 개 연결하여 복잡한 자연어 처리 작업을 수행하는 기술 |
3 | 사용 이유 | LLMChain | 복잡한 자연어 처리 작업을 빠르고 정확하게 처리하기 위해서 |
4 | 사용 방법 | LLMChain | 여러 개의 언어 모델을 순서대로 설정하고 연결한 다음, 입력 데이터를 체인에 전달해 각 모델이 순차적으로 작업을 수행하도록 함 |
5 | 다른 기술과의 비교 | LLMChain | - |
정의
일반 명사
Large | 큰, 많은 |
Language | 언어 |
Model | 본보기가 되는 대상이나 모범 |
Chain | 사슬, 띠 |
LLMChain | 큰 언어의 본보기가 되는 대상의 사슬? |
Large는 큰, 많은 이라는 뜻을 가지고 있고, Language는 언어라는 뜻을 가지고 있습니다.
Model은 본보기가 되는 대상이나 모범, Chain은 사슬, 띠라는 의미를 가지고 있습니다.
그래서, 4가지 단어를 모두 합쳐보면,
Large Langue Model Chain(이하 LLMChain)은 큰 언어의 본보기가 되는 대상의 사슬이라고 추측해 볼 수 있습니다.
정말 그런지, 고유 명사를 한 번 살펴볼까요?
고유 명사
LLMChain | 대형 언어 모델을 여러 개 연결하여 복잡한 자연어 처리 작업을 수행하는 기술 |
graph LR
A[입력] --> B[프롬프트 템플릿 1]
B --> C[변수 치환 1]
C --> D[LLM 1]
D --> E[중간 결과 처리]
E --> F[프롬프트 템플릿 2]
F --> G[변수 치환 2]
G --> H[LLM 2]
H --> I[출력 파싱]
I --> J[최종 결과]Mermaid
복사
단계 | 설명 |
입력 | 사용자로부터 입력을 받는 단계. |
프롬프트 템플릿 1 | 첫 번째 프롬프트 템플릿을 적용하는 단계. |
변수 치환 1 | 프롬프트 템플릿 1에 변수를 치환하여 최종 프롬프트를 완성하는 단계. |
LLM 1 | 첫 번째 언어 모델을 호출하는 단계. |
중간 결과 처리 | 첫 번째 언어 모델의 응답을 처리하여 다음 프롬프트 템플릿에 사용할 수 있도록 준비하는 단계. |
프롬프트 템플릿 2 | 두 번째 프롬프트 템플릿을 적용하는 단계. |
변수 치환 2 | 프롬프트 템플릿 2에 변수를 치환하여 최종 프롬프트를 완성하는 단계. |
LLM 2 | 두 번째 언어 모델을 호출하는 단계. |
출력 파싱 | 두 번째 언어 모델의 응답을 파싱하여 최종 결과를 추출하는 단계. |
최종 결과 | 최종 결과를 출력하는 단계. |
LLMChain은 대형 언어 모델을 여러 개 연결하여 복잡한 자연어 처리 작업을 수행하는 기술입니다.
LLMChain은 특정한 기술이나 라이브러리에서 사용되는 용어로, 예를 들어 OpenAI의 API를 사용하여 여러 개의 GPT 모델을 연결해 다양한 기능을 수행하는 방식이 있습니다.
이러한 체인은 서로 다른 모델이 각기 다른 작업을 처리하며, 최종적으로 복잡한 작업을 완성합니다.
사용 이유
LLMChain | 복잡한 자연어 처리 작업을 빠르고 정확하게 처리하기 위해서 |
LLMChain을 사용하는 이유는 복잡한 자연어 처리 작업을 효율적으로 처리하기 위해서입니다.
한 모델이 모든 작업을 수행하기 어려운 경우, 여러 모델을 연결하여 각 모델이 특정 작업을 담당하도록 하면 더 나은 성능을 기대할 수 있습니다.
이유 | 설명 |
성능 향상 | 각 모델이 특정 작업에 특화되어 있어, 전체 작업의 효율성과 정확성이 높아집니다. |
모듈화 | 작업을 분리하여 모듈화함으로써, 개별 모델의 업데이트 및 유지보수가 용이합니다. |
확장성 | 새로운 작업이 추가될 때, 기존 체인에 새로운 모델을 쉽게 추가할 수 있습니다. |
사용 방법
LLMChain | 여러 개의 언어 모델을 순서대로 설정하고 연결한 다음, 입력 데이터를 체인에 전달해 각 모델이 순차적으로 작업을 수행하도록 함 |
1. 환경 변수에서 API 키 설정
!pip install openai==0.28
Bash
복사
# OpenAI API 키 설정 (환경 변수로 설정)
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-proj-IznTljUXbfba9qtK9yjnT3BlbkFJL8MB6OeuQPoDT9Z3GxSI"
Bash
복사
import openai
# 환경 변수에서 API 키를 가져와서 설정
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
Python
복사
•
import openai: OpenAI 라이브러리를 임포트합니다.
•
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY"): 환경 변수 OPENAI_API_KEY에서 API 키를 가져와 OpenAI 라이브러리에 설정합니다.
2. 텍스트 요약 함수 정의
def summarize_text(text):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": f"Summarize the following text:\\n\\n{text}"}
]
)
return response.choices[0].message['content'].strip()
Python
복사
•
함수 정의: summarize_text라는 이름의 함수를 정의합니다.
•
API 호출: openai.ChatCompletion.create를 사용하여 OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 호출합니다.
◦
model: 사용할 모델을 지정합니다.
◦
messages: 모델에게 전달할 메시지 리스트를 정의합니다.
▪
첫 번째 메시지: 시스템 역할로 "You are a helpful assistant."라는 내용을 전달합니다.
▪
두 번째 메시지: 사용자 역할로 요약할 텍스트를 전달합니다.
•
응답 처리: response.choices[0].message['content']에서 요약된 텍스트를 추출하고 공백을 제거한 후 반환합니다.
3. 텍스트 번역 함수 정의
def translate_text_to_korean(text):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that translates English to Korean."},
{"role": "user", "content": f"Translate the following English text to Korean:\\n\\n{text}"}
]
)
return response.choices[0].message['content'].strip()
Python
복사
•
함수 정의: translate_text_to_korean라는 이름의 함수를 정의합니다.
•
API 호출: openai.ChatCompletion.create를 사용하여 OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 호출합니다.
◦
model: 사용할 모델을 지정합니다.
◦
messages: 모델에게 전달할 메시지 리스트를 정의합니다.
▪
첫 번째 메시지: 시스템 역할로 "You are a helpful assistant that translates English to Korean."라는 내용을 전달합니다.
▪
두 번째 메시지: 사용자 역할로 번역할 텍스트를 전달합니다.
•
응답 처리: response.choices[0].message['content']에서 번역된 텍스트를 추출하고 공백을 제거한 후 반환합니다.
4. 입력 텍스트 처리 및 결과 출력
# 입력 텍스트
input_text = "OpenAI's latest research focuses on improving the efficiency of large language models."
# 단계 1: 텍스트 요약
summarized_text = summarize_text(input_text)
print("Summarized Text:", summarized_text)
# 단계 2: 한국어로 번역
translated_text = translate_text_to_korean(summarized_text)
print("Translated Text:", translated_text)
Python
복사
•
입력 텍스트: 요약하고 번역할 텍스트를 정의합니다.
•
텍스트 요약: summarize_text 함수를 호출하여 텍스트를 요약합니다.
•
요약된 텍스트 출력: 요약된 텍스트를 출력합니다.
•
한국어 번역: translate_text_to_korean 함수를 호출하여 요약된 텍스트를 한국어로 번역합니다.
•
번역된 텍스트 출력: 번역된 텍스트를 출력합니다.
