검색된 문서를 기반으로 LLM이 최적의 답변을 생성하는 방법. 효과적인 프롬프트 템플릿 작성법, RAG 체인 구성, 환각 방지 기법을 적용하여 AI 챗봇의 응답 품질을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.

RAG 시스템에서 가장 중요한 벡터 저장소(Vector Store)와 리트리버(Retriever) 활용법. FAISS 기반 벡터 저장소 구축, 검색 최적화, 그리고 유사도 기반 검색 기법을 배울 수 있습니다.

RAG 성능을 높이려면 문서 청크(Chunking)와 임베딩(Embedding)을 최적화해야 합니다. 문서를 작은 단위로 나누고 벡터화하여 검색 성능을 개선하는 방법을 실습 코드와 함께 제공합니다.

필요한 라이브러리 설치부터 OpenAI API 설정, 문서 로딩, 벡터 변환까지 따라하기 쉬운 단계별 튜토리얼을 제공합니다.

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.