Prompt Chaining with Multiple LLMs in Rust! | Multi-Model Prompt Flow
- Rust를 사용하여 프롬프트 체이닝을 구현하고, 이를 통해 더 나은 결과물을 생성하고 비용을 최적화할 수 있습니다. 🔗
- 기존 방식 대신 프롬프트 체이닝을 사용하면 프롬프트가 간결해지고, 토큰 사용량을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다. 💰
- 프롬프트 체이닝은 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하여 복잡한 작업을 분할하여 처리합니다. 🧩
- 각 단계별로 다른 모델을 사용하여 특정 작업에 최적화된 모델을 선택함으로써 전체적인 효율성을 높일 수 있습니다. 🧠
- Rust에서 Tokyo와 LLM crate를 사용하여 비동기 프로그래밍과 프롬프트 체이닝을 구현할 수 있습니다. 🛠️
- Ollama를 통해 로컬에서 실행되는 오픈 소스 모델을 사용하여 프롬프트 체이닝을 테스트하고, 클라우드 기반 모델도 API 키를 통해 사용할 수 있습니다. ☁️
- LLM 레지스트리를 사용하여 여러 모델을 등록하고, 각 단계에서 사용할 모델을 지정할 수 있습니다. 🗂️
- 다중 프롬프트 체인을 구축할 때 각 단계의 ID와 템플릿을 정의하여 모델 간의 데이터 흐름을 제어합니다. ⚙️
- 각 모델이 특정 작업에 집중하도록 분리함으로써, 전체 작업의 품질을 향상시킬 수 있습니다. ✨
- Rust 프로그래밍 언어의 핵심 기능을 요약하고 문서화하는 예제를 통해 다중 모델 접근 방식의 이점을 보여줍니다. 📚