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모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

랭체인(LangChain)을 통해 SQL 쿼리에 문제가 없는지 검증해보기(Query validation)

검증 방법 질문입니다.

150

Alex

작성한 질문수 69

0

프롬프트 작성 및

두번의 llm에다가 Query 결과문을 넣어서 한번 더 검증하게 한다는 것인가요 ?

chatgpt llm langchain

답변 2

0

AISchool

안녕하세요~. 반갑습니다.

네. 말씀해주신 내용이 맞습니다. 전체 동작과정은 아래와 같습니다.

  1. 첫번째로 유저 프롬프트가 들어오면 이를 LLM으로 SQL Query 형태로 변경합니다.

  2. 두번째로 첫번째 과정에서 LLM이 생성한 SQL Query에 오류가 없는지 LLM으로 검증합니다.


좋은 하루되세요~.
감사합니다.

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

Alex님께서 질문하신 프롬프트와 두 번의 LLM 적용을 통한 검증 프로세스에 대해 설명해 드리겠습니다. 일반적으로 LLM(Language Learning Model)을 활용한 검증 절차는 다음과 같은 단계로 이루어질 수 있습니다:

  1. 프롬프트의 초기 생성: 처음에 정의된 문제나 질문에 대해 특정한 프롬프트를 작성합니다. 이 프롬프트는 우리가 답을 원하는 특정 주제나 맥락에 대한 것입니다.

  2. 첫 번째 LLM 실행: 초기 프롬프트를 기반으로 첫 LLM을 실행합니다. 이 단계에서는 입력된 프롬프트에 대한 답변을 생성합니다. 생성된 답변은 주로 텍스트 형식이며, 추가적인 해석이나 정보가 필요할 수 있습니다.

  3. 쿼리 결과 포함: 첫 번 LLM의 결과에 따라 추가적인 정보나 쿼리 결과를 통한 분석이 필요할 수 있습니다. 이 경우, 쿼리 결과는 데이터베이스나 추가 정보 소스에서 가져올 수 있습니다.

  4. 두 번째 LLM 검증: 첫 번째 LLM이 생성한 답변과 쿼리 결과를 바탕으로 두 번째 LLM나 추가 모델을 통해 검증과 추가 답변 생성을 진행합니다. 이 단계에서는 첫 번째 결과의 정확성을 보완하거나, 추가로 확장된 정보를 제공하는 역할을 합니다.

이 과정을 통해, LLM을 활용한 검증 및 응답 생성의 신뢰성을 높이고 보다 정교한 결과를 도출할 수 있게 됩니다. 이처럼 두 번의 LLM을 사용하여 초기 쿼리 및 응답을 검증하는 프로세스는 사용 사례에 따라 최적화될 수 있습니다.

유사한 주제의 다른 질문들과 답변은 “Prompt와 검증을 통한 LLM 활용 방법” 섹션을 참고하시면 도움이 될 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

혹시 로컬llm을 활용해서 RAG를 구현하는 예제도 한번 올려주시면 안될까요?

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