참고
LLM에 대해 배우고 이를 통합하는 방법은 쉽지 않습니다. 이 사이트는 이러한 개념들을 이해하기 쉬운 형태로 묶어 주지만, 여전히 LLM에 대한 높은 수준의 기술적 지식을 요구합니다. 동시에 LLM 통합 방법을 학습할 때 주의해야 할 사항에 대한 템플릿 역할도 합니다.
LangChain은 언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다. 가장 강력하고 차별화된 애플리케이션은 단순히 API를 통해 언어 모델에 요청을 보내는 것을 넘어 다음과 같은 특징을 가져야 한다고 믿습니다:
- 데이터 인식(Data-aware): 언어 모델을 다른 데이터 소스와 연결
- 에이전틱(Agentic): 언어 모델이 자신의 환경과 상호작용할 수 있도록 허용
최근 이 분야에서 많은 실험을 해왔습니다:
이 주제는 GPT-3와 BlenderBot과 같은 AI 봇을 Discourse에 통합하는 데 초점을 맞추고 있으며, 기술적 설계, API 및 소프트웨어에 대해 논의합니다. 참가자들은 잠재적인 사용 사례를 탐구하고 비용, 윤리 및 한계에 대한 우려를 다룹니다. GPT-3 통합 플러그인 개발 및 Discourse 회사와의 협업에 관심을 표명했습니다. AI 통합은 다음 릴리스 사이클에서 우선순위로 다루어지지만, 영속적 메모리가 필요하다는 등 과제가 남아 있습니다. 이 주제에서는 또한 Wolfram 플러그인, WebGPU, LangChain과 같은 플러그인과 기술의 최근 발전 사항도 다루며, 이들은 데이터 계산, 애플리케이션 개발 및 맞춤형 시각화 생성에 새로운 방법을 제공합니다.
위 
은 이 주제의 청크를 요약한 후 그 요약을 다시 요약하여 생성되었습니다.
여기서 "다음 전선"은 확실히 다양한 GPT 도구를 Discourse 데이터베이스, 검색 엔진, 요약 엔진 등 다른 외부 소스와 연결하는 것 주변에 있을 것입니다.
