LangChain와 LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 구축

대규모 언어 모델의 등장은 소프트웨어 구축 방식을 변화시켰으며, 개발자가 AI를 기능적 애플리케이션에 통합하는 방법을 이해하는 것이 필수적이 되었습니다. 이 과정은 핵심 AI 개념 이해부터 실제 문제를 해결하는 반응형 도구 인식 시스템 구축까지 체계적인 경로를 제공합니다. 모델 상호 작용에 대한 기본적인 이해에서 추론하고 행동할 수 있는 복잡하고 자동화된 워크플로를 만드는 것으로 전환할 것입니다. AI 오케스트레이션의 논리에 중점을 두어 최신 확장 가능한 AI 솔루션을 개발하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 학습 내용: - 대규모 언어 모델과 기본 아키텍처에 대한 기본 개념 이해. - 연쇄적 사고 및 인컨텍스트 학습과 같은 고급 프롬프트 엔지니어링 기술 적용. - 일관된 애플리케이션 동작을 보장하기 위해 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 생성 및 관리. - 체인, 도구 및 에이전트를 포함한 LangChain 구성 요소를 사용하여 정교한 워크플로 구축. - 검색 증강 생성(RAG) 및 벡터 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터 소스 통합 연습. - 출력 품질을 최적화하고 오류를 처리하기 위해 다양한 모델 매개변수 구성 및 비교. 커리큘럼은 필수 용어 및 모델 기본 사항으로 시작하여 실용적인 프롬프트 설계 및 복잡한 애플리케이션 오케스트레이션으로 진행됩니다. 이 과정은 AI에 새로 접하고 실제 애플리케이션을 구축하려는 소프트웨어 개발자 및 기술 애호가를 위해 설계되었으며 사전 AI 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 AI 개발 여정을 시작하고 첫 번째 지능형 시스템 구축을 시작하세요.