본문 바로가기

Python

(2)
ChatGPT 자동화를 위해서 필요한점 (LangChain, Python, Prompt Engineering) ChatGPT 모델에 효과적으로 질문하는 방법은 뭘까? ChatGPT 질의를 자동화 하기 위해서 Python의 LangChain 프레임워크를 활용 Python을 사용하기 때문에 데이터를 전처리하고 시각화 하는 과정이 필요하고 아래 패키지를 사용 ChatGPT가 이해할 수 있는 레벨으로 상세한 명령을 내리는것이 중요 LangChain으로 상세한 명령을 공장화(자동/대량생산) API는 보통 조회당 과금이 되기 때문에, LangChain Agent와 같이 함수 1회 실행에 API가 여러번 요청되는 경우 조심해야한다. DB를 직접 연결하는 것은 위험성이 있음. ChatGPT가 DB에 접속하여 학습할 수 있음 DB에 Write를 할 수 있음 코드 생산성 증가시키는 작업 외에도 창작(초안 작성)에 활용
파이썬으로 알고리즘 풀 때 꿀팁: 리스트와 문자열 그리고 변수형 프로그래밍 언어의 변수들은 Mutable(변하고)과 Immutable(안변하는) 유형으로 나뉜다. (차이) (유형별 변수형들은 맨아래에 정리해두었다.) 안변하는 유형의 변수형들은 함수를 통해 붙이기(s = "a"; s += "b")을 지원하지만 실상은 새로운 변수를 선언하면서 만들어지고 있는 것이다. ("a"가 저장된 s와 "ab"가 저장된 s의 id가 다름) 고로, 알고리즘을 풀때 Mutable Variable을 이용하여 푸는게 빠르다. In [9]: a Out[9]: ['1', '5', '1', '5'] In [10]: s = "a" In [11]: id(s) Out[11]: 140737384645504 In [12]: s += "b" In [13]: id(s) Out[13]: 242561211076..