【한글자막】 랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기 from Udemy

What's inside

Learning objectives

랭체인에 능숙해지기
랭체인 기반 생성 ai 애플리케이션을 처음부터 끝까지 다루기
프롬프트 엔지니어링 이론 : 생각의 사슬, react, few shot 프롬프트, 랭체인이 내부적으로 어떻게 구축되는지 이해하기
랭체인 오픈 소스 코드베이스 내부를 탐색하는 방법 이해하기

소프트웨어 엔지니어를 위한 대규모 언어 모델 이론
랭체인: 수많은 체인, 에이전트, documentloader, textsplitter, outputparser, 메모리
Rag, 벡터 저장소/벡터 데이터베이스 (pinecone, faiss)

랭체인에 능숙해지기
랭체인 기반 생성 ai 애플리케이션을 처음부터 끝까지 다루기
프롬프트 엔지니어링 이론 : 생각의 사슬, react, few shot 프롬프트, 랭체인이 내부적으로 어떻게 구축되는지 이해하기
랭체인 오픈 소스 코드베이스 내부를 탐색하는 방법 이해하기
소프트웨어 엔지니어를 위한 대규모 언어 모델 이론
랭체인: 수많은 체인, 에이전트, documentloader, textsplitter, outputparser, 메모리
Rag, 벡터 저장소/벡터 데이터베이스 (pinecone, faiss)

Syllabus

과정 소개

강의 소개

강의 개요 + 유데미 최대 활용법 [이 강의를 스킵하지 마세요!]

강의의 목표

LangChain Agent Theory

In this video, we’ll dive into the concept of LangChain agents and how they can be used for reasoning and performing tasks and interact with external services.

Topics:

Introduction to LangChain agents
The concept of subtasks and how agents split them to complete bigger tasks
Chain Of Thought Prompting
ReAct Prompt Prompting
How agents can be used to perform tasks and interact with external services
Understanding the structure of agents and their tools, Toolkits
A practical example of building an agent

What is Language Modeling?

Language modeling is the task of predicting the next word in a sentence.
It is similar to autocomplete or word suggestions we see in our day-to-day life.
The language model predicts the probability of the next word based on the previous words in the sentence.

Formal Definition of Language Modeling

Language modeling involves computing the probability distribution of the next word in a sequence of words.
The probability of the next word (x t+1) is calculated based on the sequence of words before it (X1, X2, ..., XT) and needs to be a part of the vocabulary (V).

Large Language Models: A Brief Overview

A large language model (LLM) is a language model trained on a huge amount of data.
LLMs are capable of predicting the probability of the next word with high accuracy.
They have gained immense popularity in recent times due to their ability to perform a variety of language-related tasks.

How Large Language Models Work

LLMs work by taking an input of words and predicting the probability of the next word.
They make their predictions based on the input provided and the probabilities learned during the training phase.
LLMs can sometimes generate output that is far-fetched from reality and simply not true due to the limitations of probability-based predictions.

What is a Prompt in AI Language Models?

A prompt is the input given to an AI model to produce an output.
It guides the model to understand the context and generate a meaningful response.

Components of a Prompt:

Instruction

The heart of the prompt that tells the AI model what task it needs to perform.
It sets the stage for the model's response, whether it's text summary, translation, or classification.

Context

Additional information that helps the AI model understand the task and generate more accurate responses.
For some tasks, context may not be necessary, but for others, it can significantly improve the model's performance.

Input Data

The information that the AI model will process to complete the task set in the prompt.
It could be a piece of text, image, or anything relevant to the task.

Output Indicator

Signals the AI model that we expect a response.
Sometimes implicit in the instruction, but sometimes explicitly stated.

Here are the key points we'll cover:

Large language models and their immense knowledge base
What is zero shot prompting?
An example of a zero shot prompt
Why zero shot prompts are popular among AI beginners
The limitations of zero shot prompting

With zero shot prompting, AI models can generate outputs for tasks they haven't been explicitly trained on, using their pre-existing knowledge to perform the task based on the information provided in the prompt. However, this kind of prompt comes with its own set of limitations, such as accuracy and scope.

In this video, we will explore the concept of Few Shot Prompting, a technique used in prompt engineering that allows AI models to generate or classify new data by presenting them with a small number of examples or shots of a particular task or concept along with a prompt or instruction. Here are the main points we will cover:

What is Few Shot Prompting?

Few Shot Prompting is a prompt engineering technique that involves presenting the AI model with a small number of examples or shots of a task or concept to generate or classify new data that is similar to the examples provided. It is particularly useful in scenarios where there is limited data available for a given task or domain where data may be scarce.

How Does Few Shot Prompting Work?

Few Shot Prompting works by providing the AI model with a few examples of a particular task or concept and a prompt or instruction on how to generate or classify new data similar to the examples provided. It can quickly adapt models to new tasks and domains by fine-tuning existing models without requiring a large amount of new data.

Case Study: Zero Shot, One Shot, and Few Shot Prompting in Action

We will demonstrate the effectiveness of zero shot, one shot, and few shot prompting techniques in generating text-to-text descriptions for Blue Willow, an open source AI tool that generates images from text prompts. By comparing the outputs generated by each technique, we will see which one performed better according to our task of generating a good description to paint a picture.

Introduction to Chain of Thought

Explanation of Chain of Thought's purpose in improving LLM reasoning abilities
How Chain of Thought allows models to decompose complex problems into manageable steps

Standard Prompting Limitations

Examples of insufficient answers with standard zero-shot prompting
Explanation of zero-shot prompting

Chain of Thought Prompting

Explanation of Chain of Thought as a new prompting technique
Examples of Chain of Thought's success in solving complex reasoning problems
Comparison to human problem-solving methods

Zero-Shot and Few-Shot Chain of Thought Prompting

Explanation of zero-shot Chain of Thought prompting
Explanation of few-shot Chain of Thought prompting
Benefits and limitations of each method

In this video, we will explore the ReAct Prompting technique, a powerful approach to prompt engineering that combines reasoning and acting to accomplish complex tasks. Here are the main points we will cover:

What is ReAct Prompting?

ReAct Prompting is a technique that allows language models to reason and act upon a task to generate an output.
It is based on the chain of thoughts that the model can generate to accomplish a task.

How Does ReAct Prompting Work?

ReAct Prompting involves breaking down a task into multiple steps, reasoning the steps, acting upon them, and then completing the entire task.
The model can derive an action by accessing external sources or APIs, allowing it to accomplish more complex tasks.

Case Study: ReAct Prompting in Action

We will look at a research paper that demonstrates the power of ReAct Prompting in action.
The paper shows how a language model was able to derive the correct answer to a complex question by reasoning and acting upon it.

How to Produce Prompts for Better LLM Responses

Incorporating Context for Coherent and Accurate Responses

Context provides relevance for generating better responses
Leaving context to the AI model could lead to off-topic or irrelevant responses

Defining a Clear Task for Unambiguous Results

Clear and precise task definitions provide better results
Ambiguous tasks can lead to confusion and lower performance
Example: Improving user experience of an e-commerce website

Iterating for Optimized Prompts

Iterations involve refining prompts and evaluating output
Refining prompts over iterations leads to optimized prompts
Taking the time to write effective prompts saves time in the long run

By following these low-hanging fruit tips for prompt engineering, you can improve the performance of your AI models and get better responses. Incorporating context, defining clear tasks, and iterating to refine prompts will lead to more accurate and relevant responses, saving you time and improving the overall performance of your AI models.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers LangChain, a library that helps developers build applications powered by large language models, which are increasingly important in software engineering

Explores practical applications by building projects like an Ice Breaker agent, a documentation helper, and a slimmed-down version of ChatGPT's code interpreter

Delves into RAG (Retrieval Augmented Generation) and vector stores, which are essential for building advanced LLM applications that can access and process external knowledge

Requires the use of third-party APIs like ProxyURL, SerpAPI, and Twitter API for the Ice Breaker project, which may involve setting up accounts and managing API keys

Uses LangChain version 0.3.0, so learners should be mindful of potential compatibility issues or changes in newer versions of the library

Includes a dedicated Discord community for learners, which can be a valuable resource for getting help, sharing knowledge, and networking with other developers

Reviews summary

랭체인 실전 llm 애플리케이션 개발

수강생들은 이 강의가 랭체인을 활용한 LLM 애플리케이션 개발에 대한 매우 실용적이고 포괄적인 접근 방식을 제공한다고 평가합니다. 핵심 개념과 최신 기술을 다루며, 특히 실제 프로젝트 중심의 학습이 유용하다는 의견이 많습니다. 소프트웨어 엔지니어링 및 Python 숙련도를 요구하는 중급 이상의 난이도이며, Q&A 지원이 영어로 제공되는 점은 일부 한국어 사용자에게 어려움이 될 수 있습니다. 꾸준한 강의 업데이트로 최신 트렌드를 반영하려는 노력이 엿보입니다.

일부 유료 API 사용, 무료 티어 활용 가능.

"프로젝트를 완벽하게 따라 하려면 일부 유료 API 키가 필요할 수 있습니다."

"무료 티어로도 실습이 가능하지만, 사용량 제한이 있어 주의해야 합니다."

"SerpAPI나 Twitter API 같은 외부 서비스 사용이 필수적입니다."

전문 한글 자막 제공, Q&A는 영어로만 가능.

"한국어 자막이 제공되어 내용을 이해하기 용이했습니다."

"강의 내용은 한글 자막으로 볼 수 있지만, 강사님께 질문하려면 영어로 해야 합니다."

"자막 품질은 괜찮지만, 기술적인 질문을 영어로 해야 하는 점이 아쉽습니다."

사전 지식 필요, 초보자에게는 어려울 수 있음.

"초보자에게는 다소 어려울 수 있지만, 파이썬과 개발 경험이 있다면 따라갈 만 합니다."

"이론보다는 실습 위주라 개발 배경 지식이 없으면 진입 장벽이 느껴질 수 있습니다."

"강의 설명에 명시된 대로, 파이썬 및 소프트웨어 엔지니어링 지식이 중요합니다."

LangChain 라이브러리 변화에 맞춰 내용 업데이트.

"랭체인 버전 변화에 맞춰 강의가 꾸준히 업데이트되는 점이 큰 장점입니다."

"강의 내용이 최신 LangChain 버전(0.3.0/0.3.3) 기반으로 녹화되어 있어 좋습니다."

"LLM 분야는 빠르게 변화하는데, 강의가 그 흐름을 잘 따라가고 있습니다."

랭체인 핵심 개념부터 고급 주제까지 다룸.

"랭체인의 기본적인 체인, 에이전트부터 RAG, 벡터 스토어까지 폭넓게 다룹니다."

"LLM 이론, 프롬프트 엔지니어링, LCEL 등 다양한 주제를 깊이 있게 설명합니다."

"LangSmith, LangGraph 등 최신 모듈까지 소개하는 점이 인상 깊습니다."

실제 LLM 기반 애플리케이션 구축 실습.

"이 강의는 LangChain을 활용한 실제 LLM 애플리케이션 개발 경험을 제공합니다."

"실습을 통해 랭체인 기반의 애플리케이션을 직접 만들어 볼 수 있다는 점이 좋았습니다."

"아이스 브레이커, 문서 도우미 등 실제 서비스와 유사한 프로젝트를 만들어서 이해도가 높습니다."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 【한글자막】 랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기 with these activities:

파이썬 복습하기

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이 과정은 파이썬에 대한 기본적인 이해를 필요로 합니다. 강의를 시작하기 전에 파이썬 문법, 자료 구조, 함수, 객체 지향 프로그래밍 개념을 복습하세요.

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파이썬 기본 문법을 복습하세요.
자료 구조(리스트, 딕셔너리, 튜플, 집합)를 연습하세요.
함수와 모듈 사용법을 익히세요.

『파이썬 코딩의 기술』 리뷰

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이 책을 읽고 리뷰함으로써 파이썬 코딩 기술을 향상시키고, LangChain을 사용하는 데 필요한 파이썬 지식을 강화할 수 있습니다.

View 파이썬 코딩의 기술(개정2판) on Amazon

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책을 읽고 각 장의 내용을 요약하세요.
각 장에서 배운 내용을 바탕으로 코드를 작성하고 테스트하세요.
책에 대한 리뷰를 작성하세요.

간단한 챗봇 만들기

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LangChain을 배우는 동안 간단한 챗봇 프로젝트를 시작하여 LangChain의 기본 개념과 사용법을 익히세요. 이 프로젝트는 LangChain을 사용하여 실제 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

Show steps

LangChain 라이브러리를 설치하고 설정하세요.
간단한 챗봇을 위한 프롬프트를 정의하세요.
LangChain을 사용하여 챗봇을 구현하세요.
챗봇을 테스트하고 개선하세요.

Three other activities

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Show all six activities

LangChain 학습 내용 블로그 포스팅

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LangChain 학습 내용을 블로그에 포스팅하여 자신의 이해도를 높이고 다른 사람들과 지식을 공유하세요. 이 활동은 LangChain에 대한 이해를 깊게 하고, 다른 사람들에게 LangChain을 소개하는 데 도움이 됩니다.

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LangChain 학습 내용을 정리하세요.
블로그 포스팅을 작성하세요.
블로그 포스팅을 게시하고 공유하세요.

『자연어 처리 with 파이썬』 리뷰

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이 책을 읽고 리뷰함으로써 자연어 처리 기술을 향상시키고, LangChain을 사용하는 데 필요한 NLP 지식을 강화할 수 있습니다.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

Show steps

책을 읽고 각 장의 내용을 요약하세요.
각 장에서 배운 내용을 바탕으로 코드를 작성하고 테스트하세요.
책에 대한 리뷰를 작성하세요.

LangChain 오픈 소스 프로젝트에 기여하기

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LangChain 오픈 소스 프로젝트에 기여하여 LangChain에 대한 이해를 높이고, 실제 개발 경험을 쌓으세요. 이 활동은 LangChain 커뮤니티에 참여하고, 자신의 기술을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

Show steps

LangChain 오픈 소스 프로젝트를 살펴보고 기여할 부분을 찾으세요.
기여할 부분을 구현하고 테스트하세요.
Pull Request를 제출하세요.

Career center

Learners who complete 【한글자막】 랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

생성 인공지능 엔지니어

생성 인공지능 엔지니어는 대규모 언어 모델을 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발합니다. 이 과정은 랭체인을 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 실질적인 기술을 제공합니다. 특히, 랭체인을 이용한 에이전트 생성, 문서 처리, RAG 구현 등은 생성 인공지능 엔지니어가 실제 프로젝트에서 직면하는 문제를 해결하는 데 직접적으로 도움이 됩니다. 이 과정을 통해 랭체인 라이브러리를 깊이 있게 이해하고, 실제 LLM 애플리케이션 개발 능력까지 향상시킬 수 있습니다.

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검색 증강 생성 전문가

검색 증강 생성 전문가는 대규모 언어 모델을 사용하여 정보를 검색하고 생성하는 데 특화된 역할을 수행합니다. 이 과정은 랭체인을 사용하여 RAG(검색 증강 생성)를 구현하는 데 필요한 모든 기술을 체계적으로 가르쳐줍니다. 검색 증강 생성 전문가는 랭체인의 벡터 스토어, 텍스트 분할, 검색 체인 기능을 활용하여 정보 검색과 생성 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 과정은 특히 RAG 파이프라인을 최적화하고, 다양한 데이터 소스에서 정보를 검색하며 생성하는 데 초점을 맞추고 있어, 해당 분야의 전문성을 키울 수 있습니다.

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챗봇 개발자

챗봇 개발자는 사용자와 대화할 수 있는 인공지능 기반 챗봇을 설계하고 구축합니다. 이 과정은 랭체인을 사용하여 LLM 기반 챗봇을 만드는 데 필요한 기술을 제공합니다. 챗봇 개발자는 이 과정을 통해 LangChain의 메모리 기능, 에이전트 기능 등을 활용하여 더욱 지능적인 챗봇을 개발할 수 있습니다. 특히, 이 과정에서 다루는 다양한 도구 호출 및 프롬프트 엔지니어링은 챗봇의 성능을 크게 향상시키는 데 필수적입니다.

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자연어 처리 엔지니어

자연어 처리 엔지니어는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 데 집중합니다. 이 과정은 랭체인을 사용하여 대규모 언어 모델을 활용하는 방법을 가르칩니다. 자연어 처리 엔지니어는 랭체인의 다양한 기능들을 통해 LLM 기반 애플리케이션을 개발하고, 텍스트 분석, 챗봇 구현, 문서 요약 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이 과정은 특히 프롬프트 엔지니어링, 체인, 에이전트와 같은 고급 주제를 다루므로, 자연어 처리 엔지니어의 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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머신러닝 엔지니어

머신러닝 엔지니어는 인공지능 시스템을 설계하고 구현하며, 다양한 머신러닝 모델을 개발하고 배포합니다. 이 과정은 랭체인을 활용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 익히도록 돕습니다. 머신러닝 엔지니어는 이 과정을 통해 랭체인 라이브러리를 사용해 대규모 언어 모델의 기능을 확장하고, 이를 실제 애플리케이션에 통합하는 능력을 키울 수 있습니다. 특히, 이 과정에서 다루는 RAG, 벡터 스토어, 에이전트 등의 개념은 실제 머신러닝 프로젝트에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

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AI 솔루션 개발자

AI 솔루션 개발자는 인공지능 기술을 활용하여 다양한 산업 분야의 문제를 해결하는 솔루션을 개발합니다. 이 과정은 랭체인을 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 빠르게 개발하는 방법을 배우게 합니다. AI 솔루션 개발자는 이 과정을 통해 랭체인 라이브러리를 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있습니다. 이 과정에서 다루는 다양한 체인, 에이전트, RAG 기술은 AI 솔루션 개발자가 보다 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

See salaries and explore the career path for AI 솔루션 개발자

프롬프트 엔지니어

프롬프트 엔지니어는 대규모 언어 모델과 상호 작용하는 효과적인 프롬프트를 설계하고 개발합니다. 이 과정은 프롬프트 엔지니어링의 핵심 기술인 Few-shot 프롬프팅, Chain of Thought, ReAct 프롬프팅 등 다양한 기법들을 다룹니다. 프롬프트 엔지니어는 이 과정을 통해 LLM의 능력을 최대한 활용하고, 주어진 과제에 최적화된 프롬프트를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 특히, 이 과정은 이론적 배경과 함께 실제 사례를 통해 프롬프트 엔지니어링 능력을 실질적으로 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.

See salaries and explore the career path for 프롬프트 엔지니어

소프트웨어 개발자

소프트웨어 개발자는 시스템과 응용 프로그램을 구축하고 유지 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 과정은 소프트웨어 개발자가 랭체인을 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 방법을 익히도록 설계되었습니다. 이 과정을 통해 소프트웨어 개발자는 실시간 데이터 기반의 고급 애플리케이션을 구축하고 개발 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 또한, 이 과정에서는 랭체인 라이브러리의 다양한 기능과 함께 실질적인 프로젝트 경험을 제공하여 소프트웨어 개발자의 역량을 높이는 데 도움이 됩니다.

See salaries and explore the career path for 소프트웨어 개발자

AI 제품 매니저

AI 제품 매니저는 AI 기반 제품의 개발 및 출시를 담당하며, 기술적 이해와 비즈니스 요구 사항 사이의 균형을 맞춥니다. 이 과정은 랭체인을 활용하여 LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 실질적인 능력을 제공하며, AI 제품 매니저에게 랭체인과 관련된 기술적 배경 지식을 제공합니다. 이를 통해 기술 팀과의 효과적인 커뮤니케이션을 돕고, AI 제품의 기술적 가능성을 더욱 깊이 이해할 수 있게 됩니다. 특히, RAG, 에이전트, 체인과 같은 다양한 기능들은 AI 제품 매니저가 제품의 기능과 적용 가능성을 평가하는 데 도움을 줍니다.

See salaries and explore the career path for AI 제품 매니저

데이터 과학자

데이터 과학자는 데이터를 수집, 분석하고 인사이트를 도출하여 의사 결정에 도움을 줍니다. 이 과정은 데이터 과학자가 랭체인을 활용하여 대규모 언어 모델을 데이터 분석 및 자연어 처리 작업에 활용하는 방법을 배울 수 있도록 합니다. 데이터 과학자는 이 과정을 통해 랭체인이 제공하는 다양한 도구를 사용하여 데이터 기반 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있으며, 특히 RAG를 활용하여 데이터 분석 과정을 개선할 수 있습니다. 랭체인은 데이터 과학자가 더욱 복잡한 데이터 세트를 처리하고 의미 있는 결과를 도출하는 데 필요한 기술을 제공합니다.

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기술 컨설턴트

기술 컨설턴트는 기업이나 조직이 기술을 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 전문적인 조언을 제공합니다. 이 과정은 기술 컨설턴트가 랭체인의 기능을 깊이 있게 이해하고, 실제 비즈니스 환경에서 LLM 기반 애플리케이션을 성공적으로 구현하기 위한 전략을 수립하는 데 필요한 기술을 제공합니다. 기술 컨설턴트는 이 과정을 통해 랭체인을 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 방법을 배우고, 클라이언트에게 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 역량을 키울 수 있습니다. 특히, 이 과정에서 다루는 다양한 체인, 에이전트, RAG 기술은 기술 컨설턴트가 최적의 기술적 솔루션을 제안하는 데 도움이 됩니다.

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AI 연구원

AI 연구원은 인공지능 분야의 최첨단 연구를 수행하며 새로운 알고리즘과 모델을 개발합니다. 이 과정은 랭체인을 사용해 대규모 언어 모델을 탐구하고 실험하는 능력을 향상시킵니다. AI 연구원은 이 과정을 통해 랭체인의 내부 구조와 다양한 구성 요소를 이해하고, 이를 실제 연구 과제에 적용할 수 있습니다. 특히, 이 과정에서 다루는 프롬프트 엔지니어링, 체인, 에이전트, RAG 등의 고급 주제는 AI 연구원이 새로운 연구 방향을 모색하고 혁신적인 결과를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정은 석사 또는 박사 수준의 연구원에게 매우 유용할 것입니다.

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데이터 분석가

데이터 분석가는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 중요한 정보와 패턴을 발견합니다. 이 과정은 데이터 분석가가 랭체인을 사용하여 대용량 텍스트 데이터를 이해하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 분석가는 랭체인의 다양한 기능을 통해 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, RAG를 활용하여 데이터 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 이 과정은 특히, 대규모 언어 모델을 통해 자연어 텍스트 데이터를 분석하고, 데이터 분석 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 데 도움이 됩니다.

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기술 교육 전문가

기술 교육 전문가는 기술 교육 프로그램을 설계 및 개발하고, 학습자에게 효과적으로 기술 지식을 전달합니다. 이 과정은 랭체인 및 LLM 기반 애플리케이션 개발에 대한 깊은 이해를 제공하여, 기술 교육 전문가가 관련 교육 자료를 개발하고 강의를 진행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기술 교육 전문가는 이 과정을 통해 얻은 랭체인 기술을 다른 사람에게 가르칠 수 있도록 실질적인 경험을 쌓을 수 있습니다. 이 코스는 특히, 대규모 언어 모델의 이론과 실제 응용에 대한 교육 내용을 구성하는 데 유용할 것입니다.

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기술 작가

기술 작가는 기술적인 정보와 내용을 명확하고 이해하기 쉽게 작성하는 전문가입니다. 이 과정은 기술 작가가 랭체인 및 LLM 기반 애플리케이션 개발에 대한 기술적 지식을 습득하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기술 작가는 이 과정을 통해 랭체인의 다양한 기능과 동작 원리를 이해하고, 이를 기반으로 기술 문서, 설명서, 블로그 게시물 등을 작성하는 데 필요한 배경 지식을 쌓을 수 있습니다. 특히, 이 과정에서 다루는 다양한 체인, 에이전트, RAG 기술에 대한 이해는 기술 작가가 더욱 정확하고 전문적인 문서를 작성하는 데 도움이 될 것입니다.

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