AI 요약관련 정보

• DSPy는 AI 소프트웨어를 위한 선언적 프레임워크입니다. ⚙️
• DSPy를 사용하여 구조화된 출력을 생성하는 방법을 보여줍니다. 🧱
• Chain of Thought RAG 에이전트 및 간단한 ReAct 스타일 에이전트를 구축합니다. 🤖
• RAG 예제를 개선하기 위한 자체 개선 파이프라인을 구축합니다. 🔄
• DSPy는 텍스트 프롬프트 대신 프로그래밍 방식으로 AI와 상호 작용합니다. 💻
• DSPy는 OpenAI 플랫폼에서 생성된 실제 프롬프트를 검사하여 작동 방식을 이해합니다. 🔍
• DSPy는 AI 프로그래밍을 위한 더 높은 수준의 언어로 생각할 수 있습니다. 🗣️
• 가상 환경 설정 및 필요한 패키지 설치 방법을 설명합니다. 📦
• OpenAI API 키를 설정하는 방법과 보안에 유의해야 함을 강조합니다. 🔑
• 이메일을 구조화된 JSON 티켓으로 변환하는 예제를 제공합니다. 📧
• 작업 시그니처를 사용하여 입력 및 출력 필드를 정의합니다. ✍️
• DSPy.predict를 사용하여 언어 모델을 초기화하고 예측을 수행합니다. 🔮
• 출력 필드에 대한 설명이 필수는 아님을 설명합니다. 📝
• DSPy 히스토리를 통해 DSPy가 AI를 위해 컴파일하는 방식을 이해할 수 있습니다. 📜
• DSPy는 추가 토큰 및 문자로 인해 비용이 많이 들 수 있습니다. 💰
• OpenAI 플랫폼에서 프롬프트 및 토큰 사용량을 검사합니다. 📊
• GPT 모델 사용 시 온도 및 최대 토큰 설정의 중요성을 강조합니다. 🌡️
• Chain of Thought 추론을 사용하여 금융 위험 검사기를 구축하는 방법을 보여줍니다. 🤔
• Chain of Thought는 예측에 추론 필드를 추가합니다. 💡
• 명시적인 지시 없이도 모델이 추론을 생성할 수 있음을 보여줍니다. 🧠