LangChain 소개: Ollama로 AI 앱 구축하기

비싼 API에 의존하지 않고 자신만의 컴퓨터에서 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축할 준비가 되셨나요? 이 과정은 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 설명하고 LangChain과 Ollama를 사용하여 실용적인 프로젝트에 LLM의 힘을 활용하는 방법을 보여줍니다. 완전한 로컬 개발 환경을 설정하고, 강력한 오픈 소스 LLM에 연결하고, 처음부터 기능적인 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 과정을 마치면 자체 문서와 채팅할 수 있는 정교한 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 설계하고 구현하고, 추론하고 행동할 수 있는 기본적인 AI 에이전트를 만들 수 있게 됩니다. 배우게 될 내용: - LangChain, Ollama의 핵심 개념 및 LLM 기반 애플리케이션 아키텍처 이해. - 인기 있는 오픈 소스 대규모 언어 모델을 실행하기 위해 Ollama로 로컬 환경 구성. - 최신 프롬프트 엔지니어링 마스터 및 LangChain Expression Language(LCEL)로 유연한 워크플로우 구축. - 개인 문서에서 쿼리하고 답변을 얻기 위한 완전한 검색 증강 생성(RAG) 시스템 구축. - LLM 출력을 JSON과 같은 예측 가능한 형식으로 안정적으로 구문 분석하고 구조화하여 애플리케이션에 사용. - 작업을 수행하고 결정을 내리기 위해 도구를 사용할 수 있는 간단한 AI 에이전트 생성. - LangChain 애플리케이션을 배포 준비하기 위한 기본 원리 탐색. 과정은 기본 용어 및 설정으로 시작하여 간단한 체인부터 완전한 기능의 RAG 파이프라인 및 기본 에이전트에 이르기까지 점진적으로 더 복잡한 애플리케이션을 구축하는 방법을 안내합니다. 이 과정은 초보자를 위해 설계되었습니다. LangChain 또는 AI 개발 경험이 필요하지 않지만 Python에 대한 기본적인 이해가 있으면 도움이 될 것입니다. 지금 바로 읽고 첫 AI 애플리케이션을 구축하세요.