ChatModel 이해 및 구현

1. 개념

특징

1. 문맥 유지

  • 대화 내역(컨텍스트)을 기반으로 사용자 입력에 맞는 적절한 응답 생성

  • 여러 턴(Turn) 동안의 대화 흐름을 이해

2. 사전 학습

  • 대규모 대화형 데이터셋으로 학습.

3. 미세 조정

  • 특정 태스크(예: 고객 서비스) 에 맞춰 미세 조정

작동 원리

입력

  • 대화 내역(`messages`) 및 사용자 메세지

  • 예: "Tell me about LangChain"

출력

  • 입력을 기반으로 생성된 모델의 응답.

  • 예: "Langchain is a framework for building LLM applications."

컨텍스트 관리

  • 대화 중 이전 메시지를 기반으로 응답


2. ChatModel 의 주요 구성 요소

1. 대화 컨텍스트

  • 대화 내역(messages) 을 저장하고 이를 모델 입력으로 사용

2. 역할(Role)

  • 메시지는 일반적으로 system, user, assistant 역할로 구분

    • system: 모델ㅇ의 행동과 성격을 정의

    • user: 사용자의 입력 메시지.

    • assistant : 모델이 생성한 응답.

3. 토큰 관리

  • 대화 내역이 길어질 경우 토큰 제한에 도달할 수 있으므로 중요 메시지만 유지하거나 요약 필요


3. ChatModel 구현 방법

1. OpenAI API 를 활용한 ChatModel

OpenAI 의 ChatGPT API 는 대화형 모델을 간단히 활용할 수 있는 도구를 제공함.

2. 대화 컨텍스트 관리

ChatModel 은 대화내역(messages) 을 기반으로 작동함. 따라서, 이전 메시지를 저장하고 유지해야함.

3. LangChain 을 활용한 ChatModel

LangChain 은 ChatModel 을 효율적으로 관리하고, 대화 컨텍스트를 유지하는 데 도움을 줌.

LangChain 예제

4. Hugging Face 를 사용한 ChatModel

Hugging Face 는 오픈소스 ChatModel 을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공함.

Last updated