Langchain ConversationalRetrievalChain 채팅에 prompt를 추가하는 방법은 무엇인가요?

Langchain은 이 채팅 기능 ConversationalRetrievalChain을 추가했습니다. 이 기능은 이전 대화 내용을 포함하여 문서와 채팅하는 데 사용됩니다. 해당 문서인 ConversationalRetrievalChain에 따르면, 함수에 전달해야 하는 지시문인 prompts를 전달해야 합니다. 이 함수 호출로 어떻게 이를 달성할 수 있을까요?

다음은 코드입니다.

qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(OpenAI(temperature=0), vectorstore.as_retriever(), memory=memory)
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=OpenAI(temperature=0),
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    combine_docs_chain_kwargs={prompt: prompt}
)

만약 소스코드를 살펴보면, combine_docs_chain_kwargs를 load_qa_chain()에 제공된 프롬프트로 전달합니다.
답변 2
히스토리를 가진 문서를 통해 Langchain ConversationalRetrievalChain 채팅에 프롬프트를 추가하는 방법
Langchain ConversationalRetrievalChain은 인간과 대화를 하는 데 사용되는 자연어 처리 기술입니다. 이것은 문맥과 기억력을 바탕으로 사용자의 대화에 직관적이고 응답력 있는 답변을 제공합니다. 이러한 기술을 사용하면 기존 문서에서 정보를 검색하여 대화 중에 사용자에게 보다 정확하고 유익한 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 대화 기록을 통해 히스토리를 만들고 이를 활용하는 방법을 알아보겠습니다.
프롬프트의 추가는 Langchain ConversationalRetrievalChain 챗봇이 어떤 종류의 대화나 정보를 제공할지 결정하는 중요한 요소입니다. 이를 위해 프롬프트는 챗봇의 목적과 기능을 명확히 정의해야 합니다. 예를 들어, 챗봇이 사용자의 기존 대화 기록과 문서에서 정보를 검색하여 수학 문제에 대한 해결책을 제공하는 것이라면 프롬프트는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.
안녕하세요! 수학 문제에 대한 도움이 필요하신가요? 저는 기존 대화 기록과 문서에서 정보를 검색하여 최적의 해결책을 제공하는 챗봇입니다. 어떻게 도와드릴까요?
이와 같이 프롬프트를 작성하면 사용자에게 대화에 대한 명확한 컨텍스트를 제공하고 챗봇이 어떤 기능을 수행할 수 있는지 알려줍니다. 또한 프롬프트는 SEO를 고려하여 작성해야 합니다. 적절한 키워드를 사용하여 문장을 작성하고, 사용자의 검색 의도에 부합하는 내용을 제공하는 것이 중요합니다.
Langchain ConversationalRetrievalChain 챗봇은 문서에서 정보를 검색하여 대화 중에 적절한 답변을 제공하는 기능을 가지고 있습니다. 대화 기록을 히스토리로 사용하면 이전 대화를 참조하여 사용자의 의도를 이해하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 챗봇은 사용자 대화의 문맥을 파악하고, 이전 답변에서 유용한 정보를 추출하는 기능을 갖추어야 합니다. 히스토리를 활용하여 챗봇이 좀 더 인간과 유사한 응답을 할 수 있도록 합니다.
프롬프트를 추가하여 Langchain ConversationalRetrievalChain 챗봇이 히스토리를 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 프롬프트는 챗봇의 목적과 기능을 명확히 정의하고, SEO를 고려하여 작성해야 합니다. 또한 히스토리를 통해 챗봇이 사용자의 의도를 파악하고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 사용자에게 보다 유익하고 효과적인 대화 경험을 제공할 수 있습니다.