[4주차] ReAct Agent 만들기 [참고] langchain==0.0.352 @tool 데코레이터를 이용한 함수 작성 - Doc string을 도구 설명으로 사용하기 때문에 필히 작성 해야함. from langchain.tools import tool @tool def search(query: str) -> str: """Look up things online.""" return "LangChain" 프롬프트 작성 - 무료 프롬프트 공유 허브 : https://smith.langchain.com/ - 공식 문서 : https://docs.smith.langchain.com/overview LangSmith smith.langchain.com - 사용 방법 from langchain import hub obj = hub.pull("{Lan.. 2024. 4. 2. [3주차] Ice Breaker app 만들기 (2) 4. Custom Agent Implementation & Testing (1) 구글을 크롤해 링크드인에서 사용자 url을 찾는 함수 작성 from langchain import PromptTemplate from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType def lookup(name: str) -> str: llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo") template = """given the full name {name_of_person} I want you to get it me a link to their.. 2024. 1. 8. [2주차] Ice Breaker app 만들기 (1) 유저의 링크드인 정보를 바탕으로 아이스 브레이크 질문을 생성해주는 페이지 생성 1. Scraping a. 링크드인 정보 샘플 생성 : 테스트 앱이므로 샘플로만 제작 (API 사용시 비용 발생) 1) Proxycurl 사이트 -> Linkedin API 키를 얻을 수 있는 페이지로 접속 https://nubela.co/proxycurl/linkedin Enrich your B2B data with Proxycurl's premium APIs Enrich LinkedIn profiles, get contact information, get venture funding data, and list jobs with Proxycurl's premium data enrichment APIs. nubela.co 2).. 2024. 1. 2. [1주차] 강의 시작 : "Hello World" chain 섹션 1: Introduction - LangChain : 대규모 언어 모델과 애플리케이션의 통합을 간소화하는 SDK. - 강의 목표 : building a real world AI based application - project setup : vscode 사용 - 강의 자료 : https://github.com/emarco177/ice_breaker/tree/main GitHub - emarco177/ice_breaker Contribute to emarco177/ice_breaker development by creating an account on GitHub. github.com 섹션 2: The GIST of LangChain - Get started by with your "Hello Wor.. 2023. 12. 26. 이전 1 다음 728x90
