LLM의 한계를 극복하는 최신 AI 검색 기술, RAG의 개념과 구축 과정 5단계를 쉽게 설명합니다.

LangChain을 활용하여 고급 체인 구성 및 최적화 전략을 다루는 글입니다. 동적 체인 구성, 병렬 처리, 캐싱, 디버깅 및 로깅, 조건부 실행 등 다양한 기법을 통해 효율적인 애플리케이션 개발 방법을 소개합니다.

LangChain의 Runnable 컴포넌트를 활용하여 체인을 구성하고 확장하는 방법을 다룹니다. 기본적인 체인 구성부터 커스텀 함수 적용, 실행 시간 측정, 추가적인 컴포넌트 활용 방법까지 다양한 예제를 통해 설명합니다.

LangChain Expression Language(LCEL)를 사용하여 체인을 구성하고 실행하는 방법을 알아봅니다. LCEL의 기본 개념, 체인에 컴포넌트 추가하기, 조건부 체인, 실행 시간 측정 등을 다룹니다.

LangChain을 사용하여 다양한 페르소나를 가진 챗봇을 구현하는 방법을 소개합니다. 조폭 챗봇, 심리상담 챗봇, 피카츄 챗봇 등 다양한 예제를 통해 프롬프트 템플릿의 활용법을 알 수 있습니다.

LangChain의 ChatPromptTemplate 클래스를 사용하여 프롬프트를 템플릿화하는 방법과 이를 통해 효율적으로 LLM과 상호작용하는 방법을 다룹니다.

LangChain을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 쉽게 개발하는 방법을 소개합니다. 환경 설정, 설치, 간단한 예제를 통해 LangChain의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.

개발자 면접을 준비하는 이들을 위한 AI 챗봇 프로젝트입니다. 기술 면접 질문부터 답변 피드백, 기록 저장, RAG 기반 학습까지 모든 과정을 자동화한 챗봇 기획과 기능을 소개합니다.

Hugging Face와 Stable Diffusion을 활용하여 텍스트 생성 및 이미지 생성 모델을 실제로 사용하는 방법

비지도 학습을 활용한 고객 세분화 분석 방법을 소개합니다. K-Means, 계층적 군집화, DBSCAN, GMM 등 다양한 클러스터링 기법을 비교하고, 데이터 전처리부터 시각화, 고객 행동 예측 모델 구축까지 자세히 설명합니다.