
한시간으로 끝내는 LangChain 기본기
₩5,500
입문 / LLM, LangChain, 프롬프트엔지니어링
4.9
(53)
커피 한잔 가격으로 즐기는(?) 공식문서에서 핵심만 뽑아온 LangChain 기본 강의입니다. 본격적인 개발에 들어가기 전 LangChain 문법과 친해지세요!
입문
LLM, LangChain, 프롬프트엔지니어링
(현) GS 그룹 AI Agent 플랫폼 개발/운영
(현) GS 그룹 DX BootCamp 멘토/코칭
(전) 시리즈 C AI 스타트업 테크리드
Stanford University Code in Place Python Instructor
네이버 부스트캠프 웹/모바일 멘토
네이버 클라우드 YouTube Channel presenter
원티드 프리온보딩 프론트엔드/백엔드 챌린지 진행 (누적 6000+)
항해 AI 플러스코스 1기 코치
한시간으로 끝내는 LangChain 기본기
₩5,500
입문 / LLM, LangChain, 프롬프트엔지니어링
4.9
(53)
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입문
LLM, LangChain, 프롬프트엔지니어링
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
₩69,300
초급 / 프롬프트엔지니어링, LLM, AI Agent, LangGraph, MCP
5.0
(23)
대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다
초급
프롬프트엔지니어링, LLM, AI Agent
Flutter로 만드는 LLM 챗봇 (feat. Gemini)
₩29,700
초급 / Flutter, 챗봇, gemini, 인공지능(AI)
4.0
(1)
Flutter가 처음이신가요? Flutter Contributor가 처음부터 하나씩 소개해드립니다! Gemini를 활용한 AI 프로젝트로 Flutter 개발을 시작해보세요
초급
Flutter, 챗봇, gemini
LLM 애플리케이션 경험 공유회
무료
입문 / LLM, RAG
4.7
(26)
지식공유자 강병진님과 함께 한 LLM애플리케이션 경험 공유회 라이브 영상 편집본입니다 :)
입문
LLM, RAG
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
₩66,000
초급 / LLM, RAG, LangChain, vector-database, openAI API
4.9
(149)
실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다
초급
LLM, RAG, LangChain
실무에 바로 적용하는 AWS 배포
₩69,300
초급 / AWS, Docker, aws-ecs, 서버리스, cloudfront, aws-ec2
4.6
(5)
AWS로 서비스를 배포/운영하고싶은 분들을 위해 준비했습니다. 도메인 설정부터 도커와 서버리스까지!
초급
AWS, Docker, aws-ecs
질문&답변
gemini 오류관련 질문드립니다.
안녕하세요!혹시 환경변수를 빠트리신게 아닐까요? GOOGLE_API_KEY 값이 .env 에 있어야합니다!
질문&답변
LLM 애플리케이션과 AI Agent 차이점이 뭐에요?
안녕하세요! 용어가 충분히 혼동될 거라고 생각합니다. 아래 그림을 활용해서 설명드려보자면,(사진)LLM 서비스가 가장 큰 개념이고, 그 안에 LLM Application이 있다고 보시면 됩니다이커머스 서비스를 운영한다고 가정할 때, 앱이냐 웹이냐 등등을 구분할 수 있는데 (예를들면 폰에서 앱으로 들어갈지, 컴퓨터를 활용해서 웹페이지로 들어갈지) 이게 어플리케이션에 해당한다고 보시면 됩니다. 그리고 AI Agent와 RAG같은 경우는 분야가 살짝 다른데요, Agent는 LLM Application의 종류라고 한다면, RAG는 LLM을 활용하는 방식입니다. 따라서 RAG를 활용해서 에이전트를 개발한다면 RAG Agent가 될 수 있지만, 에이전트처럼 도구를 활용한다거나 LLM이 스스로 판단하는 능력을 활용하지 않고 RAG를 구성한다면 RAG 어플리케이션이라고 보시면 됩니다. 글로 적어서 이해하기 어려우실 수 있는데, 부연설명이 필요한 부분을 답변으로 주시면 조금 더 자세하게 설명드려보겠습니다!
질문&답변
데이터 전처리 관련 질문드립니다
안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다 그런 상황이시라면 text splitter에서 chunk size와 overlap을 조절해보면서 테스트를 해보셔야 할 것 같아요. 데이터가 제대로 들어갔는데 불러오지 못하는건지 아니면 제대로 들어가지 않은건지 확인이 필요할 것 같습니다
질문&답변
create_react_agent, retriever요약 문제점
안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.추측하기로는 prompt 가 비어있어서 LLM이 어떤 작업을 할지 명확하지 않아서 요약을 하는 것으로 보이는데요, 전체 코드를 한번 올려주시면 디버깅이 더 수월할 것 같습니다!
질문&답변
langsmith 사용하지 않고 개발 가능한가요?
안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다. 아마 core가 디폴트로 langsmith를 설치시키지는 않을거에요. 그래도 설치가 된다고 하더라도 만약 langsmith 기능을 차단하고 싶으시다면 환경변수로 langsmith를 사용하지 않는다고 지정해둘 수 있습니다.os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "false" os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = ""그리고 만약 hub에서 프롬프트를 불러오지 못하는게 문제가 된다면, 직접 해당 기능을 수행하는 프롬프트를 작성하시고 코드를 구현하시거나, hub에서 프롬프트가 어떻게 작성되어있는지 확인하시고, 직접 ChatPromptTemplate 이나 PromptTemplate 을 통해서 구현하실 수 있습니다 예를들면 강의에서 많이 사용되는 rlm/rag-prompt 를 보면 ChatPromptTemplate 의 HumanMessage 라는 것을 확인할 수 있습니다(사진)따라서, hub.pull()이 안되시는 경우 아래 프롬프트를 사용하시면 됩니다from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate rag_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ('human', '''You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise. Question: {question} Context: {context} Answer:''') ])
질문&답변
3.4.1 PineconeVectorStore.from_documents() 안됩니다.
얼마전에 다른분이 같은 문제를 겪으셨었는데 ㅠㅠ 해결방안을 공유해주셔서 감사합니다
질문&답변
private-ec2에서 nginx 설치
안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.저도 인프런 AI 인턴의 의견에 동의하는데요, 해당 오류 메시지를 보면 apt update && apt install nginx -y명령어가 실패한 이유는 EC2 인스턴스가 외부 네트워크에 접근할 수 없기 때문입니다. 즉, archive.ubuntu.com 또는 security.ubuntu.com 등에 접속하려고 했지만 실패했습니다.원인을 요약해보자면해당 EC2 인스턴스는 Private Subnet에 있어서 인터넷으로 나가는 아웃바운드 네트워크가 차단되어 있습니다.보통은 NAT Gateway 또는 NAT 인스턴스가 없어 인터넷 접근이 불가능한 구조입니다.따라서 apt는 외부 저장소(레포)에서 패키지를 내려받지 못하고 에러가 발생합니다.해결하기 위해서는 NAT Gateway를 설정해야 하는데요,Public Subnet에 NAT Gateway 생성 Route Table에서 Private Subnet의 0.0.0.0/0 트래픽을 NAT Gateway로 라우팅순서로 진행해주시면 됩니다. 그리고 나서 다시 설치 명령어를 활용해서 nginx를 설치해주세요sudo apt update && sudo apt install nginx -y
질문&답변
Agent로 리눅스 제어
안녕하세요! 좋은 질문감사합니다.MCP와 도구를 적절히 섞어서 잘 사용하면 될 것 같은데요playwright의 경우에는 MS에서 공개한 mcp가 있습니다. 깃헙 참고해서 진행하시면 충분히 진행하실 수 있을 것 같습니다powershell은 공식적인 자료는 없는데, LLM이 기본적으로 powershell command를 잘 생성할거라서 아래 단계로 진행하시면 될것같아요, 원하는 작업 을 argument로 받는 도구를 하나 생성하셔서, llm이 직접 command를 생성하게 하고,필요하면 output parser로 command 만 리턴하도록 하는 작업이 필요할 수 있습니다subprocess.run() 으로 명령어를 실행하시면 될 것 같습니다다만 한가지 우려되는 부분은, 만약 명령어를 잘못생성해서 리눅스 rm -rf 같은 명령어를 실행할 수도 있으니 명령어를 검토하는 과정을 한번 더 거치시거나 human-in-the-loop를 추가하셔야 할 것 같아요적절한 예시를 본적은 없는데요, global state와 같은 변수를 두고, 에이전트마다 활용하는 state를 따로 둘 수 있을 것 같습니다. 예를들면class GlobalState(TypedDict): """모든 SubGraph에서 공유되는 전역 상태""" # 기본 대화 정보 messages: Annotated[List[Dict], operator.add] user_id: str session_id: str # 전역 컨텍스트 conversation_history: Annotated[List[Dict], operator.add] user_preferences: Dict # 각 SubGraph의 결과를 저장 analysis_result: Optional[Dict] recommendation_result: Optional[Dict] action_result: Optional[Dict] # 현재 활성화된 시나리오 current_scenario: str next_action: str이런식으로 할 수 있지 않을까 싶은데요, subgraph별로 메모리를 나눠서 관리해본적은 없어서, 저도 확답을 드리긴 어렵지만, 별도로 코드를 구현하시는게 아니라 랭그래프에서 제공하는 checkpointer를 활용하실 계획이시면, 저라면 일단은 글로벌로 한번 시도를 해보고, 모니터링 한 후에 너무 비효율적이면 subgraph별로 나누는 방식을 시도해 볼 것 같습니다.진행하시다가 어려우신 점이 있으시면 질문으로 다시 올려주세요! 저도 한번 고민 해보겠습니다
질문&답변
3.6 질문
안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다데이터가 잘 전처리되어서 vector store에 들어갔는지 확인이 필요할 것 같습니다
질문&답변
스토리북 테스트에 대한 질문
안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다. 저는 yarn pnp를 사용해본 적이 없어서 몰랐는데 꽤나 잘 알려진 이슈인 것 같네요. 인프런 인턴의 답변의 링크들도 시도해보시고, 제가 찾은 해결방법도 공유 드립니다 https://github.com/storybookjs/storybook/issues/18435#issuecomment-1165672499다만 위 방법이 안된다는 사람들도 있고 스토리북 메인테이너가 yarn pnp와 협업중이라는 아래 댓글로 볼 때 아직 해결되지 않은 이슈일 수 있을 것 같습니다 https://github.com/storybookjs/storybook/issues/18435#issuecomment-2104423655
강병진님의 소개 - 인프런