LangChain: Few-Shot Learning과 Output Parser 활용법

• 수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드

---

---

 

오늘은 LangChain을 활용한 Few-Shot Learning과 다양한 Output Parser를 소개하려고 합니다. LangChain은 대화형 AI의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구인데요, 특히 자연어 처리와 관련된 작업에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 글에서는 Few-Shot Learning, 예제 선택기(ExampleSelector), 그리고 다양한 Output Parser의 사용법을 단계별로 설명드릴게요. 이를 통해 더욱 똑똑한 AI 응답을 만들어낼 수 있습니다!

 

1. FewShotPromptTemplate을 활용한 학습 개선

LangChain의 FewShotPromptTemplate은 AI 모델에게 몇 가지 예제를 제공하여 새로운 입력에 대해 유사한 답변을 생성하게 돕는 템플릿입니다.

• 예제 생성: 영어-프랑스어 번역 같은 예제를 모델에 제공해 어떤 방식으로 대답해야 하는지 학습시킵니다.
• 프롬프트 템플릿: 주어진 예제를 바탕으로 새로운 질문에 대한 답변을 생성할 수 있는 템플릿을 설정합니다.
• Suffix 설정: 이어질 응답을 유도하는 문장을 추가하여 AI가 적절히 답변하도록 합니다.

이러한 템플릿을 활용하면 일관성 있는 대답을 유도할 수 있어 사용자의 경험을 개선할 수 있습니다.

 

2. ExampleSelector로 예제 선택하기

LangChain에서는 입력과 의미적으로 유사한 예제를 선택하거나, 다양한 예제를 선택할 수 있는 두 가지 주요 예제 선택기 기능을 제공합니다.

• SemanticSimilarityExampleSelector: 입력과 유사한 예제를 선택하여 더 정확한 응답을 생성합니다. 예를 들어, 회의록 작성 시 유사한 형태의 내용을 모델이 학습하도록 도울 수 있습니다.
• MaxMarginalRelevanceExampleSelector: 유사성과 다양성을 동시에 고려하여 예제를 선택합니다. 다양한 답변을 얻고 싶을 때 특히 유용하며, 질문에 대한 여러 가지 답변을 모델이 학습하도록 도와줍니다.

이러한 선택기 기능을 통해 모델의 대답이 상황에 맞고 일관성 있게 만들어질 수 있습니다.

 

3. FewShotChatMessagePromptTemplate

FewShotChatMessagePromptTemplate은 대화형 AI 모델에서 Few-Shot Learning을 적용할 때 사용하는 템플릿입니다. 이 템플릿은 이전의 대화 형식을 학습해 새로운 질문에 대한 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객 지원 대화의 맥락에서 모델이 더 적절한 답변을 하도록 만드는 데 활용됩니다.

 

4. Output Parser를 이용한 데이터 가공

Output Parser는 AI 모델의 출력 데이터를 특정 형식으로 변환하여 다음 단계로 전달할 때 사용됩니다. LangChain에서 제공하는 다양한 Output Parser는 다음과 같습니다.

• PydanticOutputParser: 데이터 구조를 정의하고, 구조화된 객체로 출력을 반환합니다. 예를 들어, 이메일의 발신자, 수신자, 제목, 내용을 파싱하여 관리할 수 있습니다.
• CommaSeparatedListOutputParser: 출력 데이터를 쉼표로 구분된 항목 리스트로 반환하여, 인덱싱을 통해 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.
• JsonOutputParser: 사용자 정의 JSON 형식으로 출력을 변환하여, 데이터 구조를 유지한 채로 처리할 수 있게 해줍니다.
• PandasDataFrameOutputParser: 데이터 프레임 형식으로 출력을 반환하며, 예를 들어 CSV 파일의 데이터를 쉽게 조회하고 가공할 수 있습니다.

이러한 Output Parser를 활용하면 출력 데이터를 적절히 가공하여 후속 작업에 필요한 형태로 사용할 수 있습니다.