인프런 커뮤니티 질문&답변
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코드 결과값이 좀 다릅니다.
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멀티체인 부분에서 chain1의 답변이.. 길게 나옵니다.
한 단어로 'future'라는 답변이 나와야 사실 chain2에 english_word라는 변수에 알맞는 값이 들어가는 걸텐데요. 문장으로 답이 나와서 이상한 상황입니다.
무슨 문제가 있어서 이렇게 invoke 결과값이 달라지는지 제가 뭘잘못했는지 모르겠습니다.
제 잘못이 아니라면 이게 무엇 때문인지, 어떻게 해결할 수 있을지 궁금합니다.
(chain2도 답변을 영어로 하는 문제도 있습니다.)
답변 2
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안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다.
LLM 모델은 확률적 생성 모델이기 때문에, 같은 프롬프트에 대해서도 때때로 다른 형식으로 응답할 수 있습니다. 단어가 아니라 문장이 출력되는 문제를 해결할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.
1. 프롬프트 템플릿을 더 명확하게 수정
"번역한 단어만을 출력하고, 다른 설명은 하지 마세요." 와 같이 명시적으로 프롬프트를 작성하면 답변의 형식을 제어할 수 있습니다. 답변을 영어로 하는 부분도 "한국어로 답변하세요."와 같이 프롬프트에 직접 지시문을 포함하면 해결 가능합니다.
2. 모델 변경
"gpt-4o-mini" 또는 "gpt-4o" 와 같은 최신 모델을 적용하면, 성능에 차이가 있어 개선될 여지가 있습니다.
3. 출력 파서 변경
StrOutputParser 대신에 PydanticOutputParser를 적용하거나, 구조화된 출력(Structured Output)을 사용하는 방법이 있습니다. 구조화된 출력에 대해서는 아래 유튜브 영상을 참조해주세요.
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김재형님께서 경험하신 문제는 LangChain을 사용하여 체인을 구성할 때 발생하는 일반적인 상황 중 하나입니다. 우선, chain1의 invoke 결과값이 길게 나올 수 있는 이유에 대해 설명드리겠습니다.
1. 모델의 다변적 응답:
gpt-3.5-turbo 모델은 동일한 프롬프트에 대해 반복적이지 않은 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 모델의 자연어 처리 특성 때문인데, 프롬프트의 미세한 변화나 동일한 프롬프트를 반복적으로 호출할 때 랜덤성이 일부 반영될 수 있습니다.
2. 명확한 프롬프트 제공:
프롬프트 명시에서 단순히 번역을 요구하기보다는, “한 단어로 번역해 주세요”라고 명시함으로써 응답을 간소화할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 보다 구체적으로 응답할 수 있게 됩니다.
3. 출력 파싱 검사:
StringOutputParser를 사용할 때, 출력 형식이 명확히 정의되지 않으면 문장이 포함될 수 있습니다. 출력 내용을 다시 한 번 검토하시고, 필요하다면 출력 파싱 로직을 강화해 주세요.
아래는 다른 사용자가 유사한 문제를 경험했을 때 도움이 될 수 있는 답변 링크입니다:
- 체인의 다양한 출력 결과 분석하기 - LangChain 사용 시 주의사항
위 URL을 통해 유사한 사례 및 해결 방법을 참조하실 수 있습니다. 만약 더 구체적인 코드를 검토하거나 추가적인 문제점을 탐색하고 싶다면, 코드 스니펫을 추가해 주시면 더 자세한 도움을 드릴 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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