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.

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.