■ GPT4AllEmbeddings 클래스의 embed_documents 메소드를 사용해 문자열 리스트에서 벡터 리스트를 만드는 방법을 보여준다.
▶ 예제 코드 (PY)
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from langchain_community.embeddings import GPT4AllEmbeddings gpt4AllEmbeddings = GPT4AllEmbeddings() textList = [ "안녕, 만나서 반가워.", "LangChain simplifies the process of building applications with large language models", "랭체인 한국어 튜토리얼은 LangChain의 공식 문서, cookbook 및 다양한 실용 예제를 바탕으로 하여 사용자가 LangChain을 더 쉽고 효과적으로 활용할 수 있도록 구성되어 있습니다. ", "LangChain은 초거대 언어모델로 애플리케이션을 구축하는 과정을 단순화합니다.", "Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an effective technique for improving AI responses." ] textVectorList = gpt4AllEmbeddings.embed_documents(textList) print(len(textVectorList)) # 5 |
※ pip install langchain_community gpt4all 명령을 실행했다.