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[LlamaIndex] Llama-Index와 DB 연동하기(DatabaseReader, feat. agent)Data & ML & AI/LLM 2024. 10. 8. 21:31
LlamaIndex를 이용하면 DB와 LLM을 쉽게 연결할 수 있습니다.주관적으로는 LangChain보다 더 간편하다고 생각합니다. 0. 세팅1) pip installpip install llama-index # 라마인덱스 기본pip install llama-index-readers-database # DB와 연결 2) LLM 세팅a. Open AI의 ChatGPT를 사용하는 경우# Open AI의 ChatGPT를 사용하는 경우import osfrom llama_index.core import Settingsos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "$$$$$$$$$$$$$$"llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0613")Settings.llm = llm b. ..
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[AWS Bedrock] Agents로 Bedrock 기능 구체화하기Programing/AWS 2024. 3. 3. 00:59
이전 글에서 AWS Bedrock을 이용해 RAG를 진행했지만, 퀄리티가 마음에 들지 않습니다. 말투도 바꾸고 싶고, 보여줄 정보와 보여주고 싶지 않은 정보를 구분하고 싶은데 방법이 마땅치 않았습니다. 이런 부분에서 AWS Bedrock이 제공하는 Agents기능이 도움이 됩니다. 자연어를 사용해 프롬프트하고 응답 작업을 세분화하고 조율(오케스트레이션) 동적으로 API를 호출하여 작업 완료 회사 데이터에 안전하고 비공개적으로 액세스 CoT(chain-of-thought) 및 기본 에이전트 프롬프트 표시 당연히 제공되어야 하는 1번째(LLM사용) 사항은 논외로 하고, Amazon Bedrock Agents의 장점은 나머지 사항들이 비교적 손쉽게 자동으로 이루어진다는 점입니다. 예를 들어, 인사관리용 Ass..