readme.md

metadata

title: chatwine
app_file: app.py
sdk: gradio
sdk_version: 3.35.2

우리가 무얼 하는가

와인에 대한 지식이 없는 사람도 와인을 쉽게 즐길 수 있도록 개인의 와인 구매와 성향파악을 돕고, 추천받은 와인을 구할 수 있는 가장 가까운 매장의 정보 제공.

우리 제품의 기능

1. 와인 추천: 사용자의 성향을 파악하고, 적절한 와인을 추천한다. 한국내에서 구매할 수 있는 와인을 추천하고, 구매 링크 제공을 목표로 한다.
2. 와인 Q&A: 사용자가 질문을 하면 그에 적절한 정보를 제공한다.
3. 와인바 추천: 사용자의 상황, 위치 등에 따라서 적절한 와인바를 추천한다.

빠른 제품 개발을 위해 Langchain을 사용한다. Langchain은 언어 모델을 사용하는 제품 개발에 도움을 주는 프레임워크이다.

아래는 Langchain 학습 자료

먼저 deeplearning AI 강의를 듣고, documentation의 Quickstart와 Modules부분을 천천히 따라가 보는 것을 추천한다.

• documentation: documenatation 링크
  
• Deeplearning AI 강의(2시간): 강의링크
• 우리모델과 비슷한 구조로 구현된 자료(Sales GPT): Sales GPT

우리 모델 구조

구성 요소

• Assistant: 대화 기록을 보고, 다음에 Agent가 취해야할 적절한 행동을 출력한다.
• Agent: 대화 기록과 Assistant에서 출력한 행동에 따라 도구를 활용해 유저에게 전달할 적절한 응답을 생성한다.
• Tools: 외부 데이터를 활용하기 위한 도구
• Database: 와인, 와인바 등의 정보가 담겨있는 데이터베이스
• Web: 말그대로 웹(구글)

requirements

• pip install langchain
• pip install openai
• pip install ipykernel
• pip install pandas
• pip install chromadb
• pip install tiktoken
• pip install lark
• pip install "langchain[docarray]"
• pip install google-search-results
• pip install gradio

가장 먼저 quickstart 노트북을 통해 전체 모듈을 파악해보세요!

TODO

Assistant

• Assistant 노트북
• 목표: Assistant evaluation set에 대해 95% 이상으로 Agent의 다음 action을 예측

대화 데이터셋 제작

• Dialog dataset 제작 노트북
• 목표: 우리 챗봇에서 일어날만한 대화 데이터셋 100개 제작

Evaluation Set 제작

• Evaluation Set 제작 노트북
• 목표: Assistant와 Agent evaluation set 제작

Tools 및 알고리즘 제작

• Langchain Tools 노트북

와인 및 와인바 database 제작

• wine database 제작 노트북
• winebar database 제작 노트북
• 목표: 크롤링을 통한 와인 및 와인바 database 제작

Agent

• Agent 노트북

Gradio를 통한 웹데모 제작

• Gradio 배포 노트북
• 목표: 앱 제작 전 언어모델 테스트 및 GPT4로 생성한 데이터셋 사람이 검증 및 수정