OpenAI 토큰 제한 문제 해결 방법
표제목
- 서문
- 토큰 제한 문제의 이해
- Lang chain을 사용한 토큰 제한 해결 방법
- 필요한 패키지 가져오기
- 문서 불러오기
- 언어 모델 로드하기
- 문서 분할하기
- MapReduce를 이용한 토큰 제한 해결 방법
- Refine을 이용한 토큰 제한 해결 방법
- 결론
1. 서문
안녕하세요 여러분! 이번 비디오에서는 가장 기다려진 주제 중 하나인 '토큰 제한 문제 해결 방법'에 대해 이야기하려고 합니다. 이 문제에 대해 다루기 위해 여러 가지 방법이 있습니다. 첫 번째 부분에서는 Lang chain을 사용하는 방법에 대해 이야기하고, 다음 비디오에서는 더 다양한 옵션에 대해 알아볼 예정입니다. 그러면 이 문제가 무엇인지 먼저 간단히 이해해보도록 하겠습니다.
2. 토큰 제한 문제의 이해
토큰 제한 문제란 API 호출 중에 발생하는 모델의 최대 컨텍스트 길이가 4097개의 토큰인데, 요청한 토큰 수가 그 이상인 경우에 발생하는 에러입니다. 이제 이 에러를 재현하여 빠르게 이해해보겠습니다. 제가 사용할 도구는 VS Code이며, 먼저 필요한 패키지를 가져오겠습니다.
from document_loaders import unstructured_file_loader
from langchain import *
3. Lang chain을 사용한 토큰 제한 해결 방법
이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 Lang chain을 사용하는 것입니다. 문서를 로드한 후, 해당 문서를 토큰으로 분할하여 처리할 수 있습니다. 이제 문서를 로드하고 언어 모델을 로드한 뒤, 문서를 분할해보겠습니다.
document_loader = unstructured_file_loader(path="data/sample_text.txt")
document = document_loader.load()
lm = Langchain(openai_key="YOUR_API_KEY")
model = lm.load_summarize_chain()
문서를 분할하는 방법 중 하나인 MapReduce를 사용하여 토큰 제한 문제를 해결해보겠습니다. 이 방식은 여러 문서로 나누어 각각 요약을 작성한 후 결합하여 최종 요약을 생성하는 방식입니다.
docs = [document[i:i+500] for i in range(0, len(document), 500)]
summary = model.run(docs[:5])
하지만 MapReduce 방식에는 정보가 일부 손실될 수 있는 단점이 있습니다. 이에 대한 대안으로는 Refine 방식을 사용할 수 있습니다. 이 방식은 각 청크의 요약을 이전 청크와 결합하여 전체적인 요약을 생성하는 방식입니다.
summary = model.load_summarize_chain(chain_type="refine").run(docs[:5])
10. 결론
이제 토큰 제한 문제를 해결하기 위해 Lang chain 및 분산 처리 방식인 MapReduce 및 Refine을 사용하는 방법에 대해 알아보았습니다. MapReduce 방식과 Refine 방식은 각각 장단점이 있으며, 사용자의 요구에 맞게 선택하여 적용할 수 있습니다. 토큰 제한 문제를 해결하여 효율적으로 작업을 수행할 수 있기 때문에 이러한 방법들을 활용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 감사합니다!
FAQ
Q: Lang chain 외에도 다른 방법은 없을까요?
A: 네, Lang chain 외에도 다른 방법으로는 xxx와 xxx가 있습니다.
Q: MapReduce와 Refine의 차이는 무엇인가요?
A: MapReduce는 각 청크를 개별적으로 처리한 뒤 요약을 결합하는 방식이고, Refine은 이전 청크의 요약과 결합하여 완전한 요약을 생성하는 방식입니다.
Q: 토큰 제한 문제를 해결하기 위해 필요한 패키지는 어떤 것들인가요?
A: 필요한 패키지는 document_loaders와 langchain입니다.
Q: MapReduce 방식에서 일부 정보가 손실된다고 하는데, 이 문제를 해결할 수 있는 방법은 없을까요?
A: 손실되는 정보를 최소화하기 위해 Refine 방식을 사용할 수 있습니다. Refine 방식은 이전 청크의 요약과 결합하여 더 완전한 요약을 생성합니다.
Q: 다양한 청크로 나누는 과정에서 정보의 손실이 발생하지 않게 하려면 어떻게 해야 하나요?
A: 청크간 중복되는 정보가 발생하지 않도록 청크의 크기와 오버랩을 조정하면 됩니다.
리소스