모두를 위한 대규모 언어모델 LLM Part2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
대규모 언어 모델 LLM과 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT를 만들어보자!
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What You Will Learn!
- 랭체인(LangChain) 라이브러리의 기초개념과 활용 방법
- Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 개념
- Retrieval-Augmented Generation(RAG) 구현의 다양한 활용 사례들
- Retrieval-Augmented Generation(RAG)으로 나만의 ChatGPT를 만드는 법
Description
랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.
이런 분들께 추천드려요!
랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용법을 학습하고 싶은 분
나만의 ChatGPT를 만들어보고 싶은 분
예상 질문 Q&A
Q. 랭체인(LangChain)이 무엇인가요?
A. 랭체인(LangChain) 라이브러리는 자연어 처리(NLP)와 관련된 다양한 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리의 주요 목적은 대화형 AI 시스템을 구축하고 연구하는 데 있어 유용한 도구를 제공하는 것입니다. 여기에는 다음과 같은 특징들이 포함됩니다.
1. 챗봇 구축: LangChain은 챗봇과 대화형 AI 시스템을 구축하기 위한 도구를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 자신만의 챗봇을 쉽게 만들 수 있습니다.
2. 다양한 NLP 기능: 이 라이브러리는 텍스트 생성, 요약, 번역과 같은 다양한 자연어 처리 기능을 포함하고 있습니다.
3. 플러그 앤 플레이 아키텍처: 사용자는 LangChain을 사용하여 기존의 NLP 모델이나 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 언어 모델과 기능을 손쉽게 결합할 수 있습니다.
4. 확장성 및 커스터마이징: LangChain은 사용자가 자신의 요구사항에 맞게 시스템을 커스터마이즈하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 연구자나 개발자들에게 매우 유용한 특징입니다.
5. 연구 및 개발 지원: LangChain은 연구자와 개발자들이 새로운 대화형 AI 모델을 실험하고 개발하는 데 도움을 줍니다.
이 라이브러리는 대화형 AI와 관련된 연구 및 개발에 관심이 있는 개발자, 연구자, 학생들에게 매우 유용한 도구입니다. LangChain을 통해 사용자는 복잡한 NLP 시스템을 보다 쉽게 구축하고 실험할 수 있습니다.
Q. 선수지식이 필요한가요?
A. 본 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기] 강의는 랭체인(LangChain) 라이브러리와 LLM을 이용해서 나만의 ChatGPT를 만드는 방법을 다루고 있습니다. 따라서 Python, 자연어처리, LLM에 대한 기초지식을 가지고 있다는 가정하에 강의가 진행됩니다. 자연어처리와 LLM에 대한 기초 지식이 부족하다면 선행 강의인 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기] 강의를 먼저 수강하시길 바랍니다.
Who Should Attend!
- 랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용법을 학습하고 싶은 분
- 나만의 ChatGPT를 만들어보고 싶은 분
- 딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분
- 인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분
- 인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분