Buckets:

rtrm's picture
download
raw
7.16 kB
import{s as st,n as mt,o as rt}from"../chunks/scheduler.cc52f4b9.js";import{S as ot,i as pt,e as s,s as a,c as R,h as ut,a as m,d as n,b as i,f as lt,g as B,j as o,k as at,l as ft,m as l,n as D,t as F,o as J,p as K}from"../chunks/index.1e918bfb.js";import{C as xt}from"../chunks/CopyLLMTxtMenu.9e741ad4.js";import{H as it,E as Lt}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.daa0d9e5.js";function gt(N){let r,C,H,I,p,b,u,w,f,Q='<a href="https://www.llamaindex.ai/" rel="nofollow">LlamaIndex</a> 툴킷을 사용하여 LLM 기반 에이전트를 구축하는 방법을 배우는 이 모듈에 오신 것을 환영합니다.',P,x,V="LlamaIndex는 <strong>인덱스와 워크플로우를 사용하여 데이터 위에서 LLM 기반 에이전트를 만드는 완전한 툴킷</strong>입니다. 이 강의에서는 LlamaIndex에서 에이전트를 구축하는 데 도움이 되는 세 가지 주요 부분에 집중할 것입니다: <strong>구성 요소</strong>, <strong>에이전트와 툴</strong>, 그리고 <strong>워크플로우</strong>입니다.",y,L,W='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/thumbnail.png" alt="LlamaIndex"/>',E,g,X="LlamaIndex의 이러한 핵심 부분들과 에이전트에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다:",z,d,Y="<li><strong>구성 요소</strong>: LlamaIndex에서 사용하는 기본 빌딩 블록입니다. 프롬프트, 모델, 데이터베이스 등이 포함됩니다. 구성 요소는 종종 LlamaIndex를 다른 툴과 라이브러리와 연결하는 데 도움이 됩니다.</li> <li><strong>툴</strong>: 검색, 계산, 외부 서비스 접근과 같은 특정 기능을 제공하는 구성 요소입니다. 에이전트가 작업을 수행할 수 있게 하는 빌딩 블록입니다.</li> <li><strong>에이전트</strong>: 툴을 사용하고 결정을 내릴 수 있는 자율 구성 요소입니다. 복잡한 목표를 달성하기 위해 툴 사용을 조정합니다.</li> <li><strong>워크플로우</strong>: 로직을 함께 처리하는 단계별 프로세스입니다. 워크플로우 또는 에이전트 워크플로우는 명시적인 에이전트 사용 없이 에이전트 행동을 구조화하는 방법입니다.</li>",S,$,U,_,Z="LlamaIndex가 smolagents와 같은 다른 프레임워크와 유사한 일부 작업을 수행하지만, 몇 가지 주요 이점이 있습니다:",k,v,tt="<li><strong>명확한 워크플로우 시스템</strong>: 워크플로우는 이벤트 기반 및 비동기 우선 구문을 사용하여 에이전트가 단계별로 어떻게 결정을 내려야 하는지 분해하는 데 도움이 됩니다. 이는 로직을 명확하게 구성하고 구성하는 데 도움이 됩니다.</li> <li><strong>LlamaParse를 통한 고급 문서 파싱</strong>: LlamaParse는 LlamaIndex를 위해 특별히 만들어졌으므로 통합이 원활하지만, 유료 기능입니다.</li> <li><strong>많은 즉시 사용 가능한 구성 요소</strong>: LlamaIndex는 오랫동안 존재해왔으므로 많은 다른 프레임워크와 함께 작동합니다. 이는 LLM, 검색기, 인덱스 등과 같은 많은 테스트되고 신뢰할 수 있는 구성 요소가 있음을 의미합니다.</li> <li><strong>LlamaHub</strong>: LlamaIndex 내에서 사용할 수 있는 이러한 구성 요소, 에이전트, 툴의 수백 개 레지스트리입니다.</li>",q,c,et=`이러한 모든 개념은 유용한 에이전트를 만들기 위해 다양한 시나리오에서 필요합니다.
다음 섹션에서는 이러한 개념들을 각각 자세히 살펴볼 것입니다.
개념을 마스터한 후, 우리의 학습을 사용하여 <strong>에이전트 알프레드와 함께 적용된 사용 사례를 만들</strong> 것입니다!`,j,M,nt="LlamaIndex를 직접 다루는 것이 흥미롭지 않나요? 그럼 무엇을 기다리고 있나요? <strong>LlamaHub를 사용하여 필요한 통합을 찾고 설치하는</strong> 것으로 시작해봅시다! 🚀",A,h,G,T,O;return p=new xt({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),u=new it({props:{title:"LlamaIndex 소개",local:"llamaindex-소개",headingTag:"h1"}}),$=new it({props:{title:"LlamaIndex를 특별하게 만드는 것은 무엇인가요?",local:"llamaindex를-특별하게-만드는-것은-무엇인가요",headingTag:"h2"}}),h=new Lt({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/ko/unit2/llama-index/introduction.mdx"}}),{c(){r=s("meta"),C=a(),H=s("p"),I=a(),R(p.$$.fragment),b=a(),R(u.$$.fragment),w=a(),f=s("p"),f.innerHTML=Q,P=a(),x=s("p"),x.innerHTML=V,y=a(),L=s("p"),L.innerHTML=W,E=a(),g=s("p"),g.textContent=X,z=a(),d=s("ul"),d.innerHTML=Y,S=a(),R($.$$.fragment),U=a(),_=s("p"),_.textContent=Z,k=a(),v=s("ul"),v.innerHTML=tt,q=a(),c=s("p"),c.innerHTML=et,j=a(),M=s("p"),M.innerHTML=nt,A=a(),R(h.$$.fragment),G=a(),T=s("p"),this.h()},l(t){const e=ut("svelte-u9bgzb",document.head);r=m(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),C=i(t),H=m(t,"P",{}),lt(H).forEach(n),I=i(t),B(p.$$.fragment,t),b=i(t),B(u.$$.fragment,t),w=i(t),f=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(f)!=="svelte-q2dp29"&&(f.innerHTML=Q),P=i(t),x=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(x)!=="svelte-1uibzwf"&&(x.innerHTML=V),y=i(t),L=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(L)!=="svelte-xchtbh"&&(L.innerHTML=W),E=i(t),g=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(g)!=="svelte-u0wxoo"&&(g.textContent=X),z=i(t),d=m(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),o(d)!=="svelte-oc5srb"&&(d.innerHTML=Y),S=i(t),B($.$$.fragment,t),U=i(t),_=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(_)!=="svelte-1iwuxx0"&&(_.textContent=Z),k=i(t),v=m(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),o(v)!=="svelte-10sravb"&&(v.innerHTML=tt),q=i(t),c=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(c)!=="svelte-149zsee"&&(c.innerHTML=et),j=i(t),M=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(M)!=="svelte-doxncm"&&(M.innerHTML=nt),A=i(t),B(h.$$.fragment,t),G=i(t),T=m(t,"P",{}),lt(T).forEach(n),this.h()},h(){at(r,"name","hf:doc:metadata"),at(r,"content",dt)},m(t,e){ft(document.head,r),l(t,C,e),l(t,H,e),l(t,I,e),D(p,t,e),l(t,b,e),D(u,t,e),l(t,w,e),l(t,f,e),l(t,P,e),l(t,x,e),l(t,y,e),l(t,L,e),l(t,E,e),l(t,g,e),l(t,z,e),l(t,d,e),l(t,S,e),D($,t,e),l(t,U,e),l(t,_,e),l(t,k,e),l(t,v,e),l(t,q,e),l(t,c,e),l(t,j,e),l(t,M,e),l(t,A,e),D(h,t,e),l(t,G,e),l(t,T,e),O=!0},p:mt,i(t){O||(F(p.$$.fragment,t),F(u.$$.fragment,t),F($.$$.fragment,t),F(h.$$.fragment,t),O=!0)},o(t){J(p.$$.fragment,t),J(u.$$.fragment,t),J($.$$.fragment,t),J(h.$$.fragment,t),O=!1},d(t){t&&(n(C),n(H),n(I),n(b),n(w),n(f),n(P),n(x),n(y),n(L),n(E),n(g),n(z),n(d),n(S),n(U),n(_),n(k),n(v),n(q),n(c),n(j),n(M),n(A),n(G),n(T)),n(r),K(p,t),K(u,t),K($,t),K(h,t)}}}const dt='{"title":"LlamaIndex 소개","local":"llamaindex-소개","sections":[{"title":"LlamaIndex를 특별하게 만드는 것은 무엇인가요?","local":"llamaindex를-특별하게-만드는-것은-무엇인가요","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function $t(N){return rt(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ht extends ot{constructor(r){super(),pt(this,r,$t,gt,st,{})}}export{ht as component};

Xet Storage Details

Size:
7.16 kB
·
Xet hash:
b29ca896cabd0e488ae95c1dae55afe8bf9f863fffb8af95f3ac4a8b5764418e

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.