답변 결과의 정확도 평가 qa_data = { "question": [ "In a website browser address bar, what does “www” stand for?", "Who was the first woman to win a Nobel Prize", "What is the name of the Earth’s largest ocean?", ], "answer_groundtruth": ["World Wide Web", "Marie Curie", "The Pacific Ocean"], } qa_data_df = pd.DataFrame(qa_data) qa_data_df PaLM 2세대 모델을 사용하여 답변을 얻고 answer_prediction 열에 저장해봅시다 def get_answer..

구글 스터디잼을 진행하면서 프롬프트 디자인이 나와서 간단하게 정리하고자 한다 Setup - VertexAI 활용 !pip install --user langchain==0.0.310 \ google-cloud-aiplatform==1.35.0 \ prettyprinter==0.18.0 \ wikipedia==1.4.0 \ chromadb==0.3.26 \ tiktoken==0.5.1 \ tabulate==0.9.0 \ sqlalchemy-bigquery==1.8.0 \ google-cloud-bigquery==3.11.4 import vertexai import os import IPython from langchain.llms import VertexAI from IPython.display impor..