GitHub Actions의 Workflow 개념과 YAML 문법을 학습하고, 기본적인 Workflow를 작성하는 방법

GitHub Actions의 개념과 기본 구조를 소개하고, 간단한 Workflow 예제를 통해 CI/CD 자동화의 기초를 설명합니다.

LangSmith Hub를 활용하여 고급 프롬프트를 최적화하고, RAG 챗봇 등 다양한 AI 모델에 적용하는 방법을 소개합니다.

LangChain 에이전트의 개념, 동작 원리, 기본 구현 및 도구 활용 방법을 소개합니다. ReAct 원리를 기반으로 한 에이전트의 실행 방식을 설명하고, 다양한 예제를 통해 실습해봅니다.

LangChain을 사용하여 Multi-turn 대화를 구현하는 방법. 다양한 예시와 함께 대화 이력 관리, 메모리 최적화 등의 고려사항을 다룹니다.

LangChain을 사용하여 프롬프트 템플릿과 다양한 메시지 유형을 활용하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 일관된 형식의 프롬프트를 구성하고, 재사용 가능한 구조를 만들어 챗봇의 대화 품질을 향상시킬 수 있습니다.

LangChain에서 캐싱을 활용하여 LLM의 응답 속도를 최적화하는 방법을 다룹니다. 캐싱의 기본 개념부터 다양한 캐싱 방식, 적용 예제, 그리고 캐싱을 활용한 응답 속도 비교 실험까지 자세히 설명합니다.

LangChain에서 실시간 응답을 위한 Streaming 기능을 구현하는 방법과 그 원리에 대해 설명합니다. Streaming을 통해 챗봇의 응답 속도를 향상시키고, 사용자 경험을 개선하는 방법을 알아봅니다.

LangChain을 사용하기 위한 필수 라이브러리를 설치하고, 환경을 설정하는 방법을 단계별로 설명

RAG 챗봇의 성능을 최적화하는 방법. 검색된 문서 품질 점검, 프롬프트 최적화, Top-K 검색 조정, Chunk 크기 튜닝, AI 챗봇 환각 방지 등의 고급 최적화 기법을 소개합니다.