#LangChain
21개의 글
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프리랜서를 위한 프라이버시 안전 RAG
프리랜서가 온프레 벡터DB와 암호화 전략으로 민감 자료를 지키면서 RAG 워크플로를 운영하는 방법을 단계별로 정리했습니다.
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RAG 챗봇 만들기 1 - RAG가 뭔데? 왜 필요한 거야?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 동작 원리를 비전공자도 이해할 수 있게 쉽게 설명합니다. 일반 챗봇과 RAG 챗봇의 차이점도 알아봐요.
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RAG 챗봇 만들기 2 - 개발 환경 설정하기
RAG 챗봇을 만들기 위한 Python 설치부터 필수 라이브러리 설치까지. 비전공자도 따라할 수 있게 차근차근 설명해요.
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RAG 챗봇 만들기 3 - 문서 준비와 텍스트 추출
PDF, Word, TXT 파일에서 텍스트를 추출하는 방법을 알아봐요. LangChain의 Document Loader를 활용해서 다양한 문서를 읽어올 거예요.
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RAG 챗봇 만들기 4 - 텍스트 청킹하기
긴 문서를 적절한 크기로 나누는 청킹(Chunking) 방법을 알아봐요. 왜 필요한지, 어떻게 나눠야 효과적인지 실습해볼게요.
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RAG 챗봇 만들기 5 - 임베딩 이해하기
텍스트를 벡터(숫자)로 바꾸는 임베딩에 대해 알아봐요. 왜 필요한지, 어떻게 작동하는지 쉽게 설명할게요.
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RAG 챗봇 만들기 7 - PostgreSQL + pgvector
PostgreSQL에 pgvector 확장을 설치해서 벡터를 저장하고 검색하는 방법을 알아봐요. 실무에서 많이 쓰는 방법이에요.
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RAG 챗봇 만들기 6 - 벡터 저장소 (파일 기반)
FAISS와 ChromaDB를 사용해서 벡터를 파일로 저장하고 검색하는 방법을 알아봐요. 간단한 프로젝트에 딱 맞는 방법이에요.
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RAG 챗봇 만들기 8 - 검색과 응답 생성
관련 문서를 검색하고 LLM에게 전달해서 답변을 생성하는 RAG의 핵심 과정을 알아봐요. 드디어 챗봇이 대화할 수 있게 됩니다!
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RAG 챗봇 만들기 9 - Streamlit으로 웹 UI 만들기
Streamlit을 사용해서 RAG 챗봇의 웹 인터페이스를 만들어봐요. 터미널이 아닌 브라우저에서 채팅할 수 있게 됩니다!
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RAG 챗봇 만들기 10 - 실전 프로젝트 완성
10편의 시리즈를 마무리하며 전체 코드를 정리하고, 나만의 문서로 RAG 챗봇을 완성해봐요. 배포 방법도 알아볼게요!
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LangChain 입문 1편 - LangChain이란?
LangChain이 무엇이고 왜 필요한지, 어떤 문제를 해결하는지 비전공자도 이해할 수 있게 설명합니다.
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LangChain 입문 2편 - 환경 설정하기
Python 설치부터 LangChain 패키지 설치, OpenAI API 키 설정까지 처음 시작하는 분들을 위한 환경 구축 가이드
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LangChain 입문 3편 - 프롬프트 템플릿
PromptTemplate과 ChatPromptTemplate으로 재사용 가능한 프롬프트 만들기
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LangChain 입문 5편 - LLM 연결하기
OpenAI GPT, Claude, Gemini, Ollama까지 다양한 AI 모델을 LangChain에 연결하는 방법
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LangChain 입문 4편 - LCEL 체인 만들기
파이프 연산자로 프롬프트, 모델, 파서를 연결하는 LangChain Expression Language 완벽 가이드
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LangChain 입문 6편 - 출력 파서 사용하기
LangChain의 다양한 출력 파서를 배워 AI 응답을 원하는 형식으로 정확하게 변환하는 방법을 알아봅니다.
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LangChain 입문 7편 - 대화 기억하기
AI가 이전 대화를 기억하도록 만들어 자연스러운 대화형 챗봇을 구현하는 방법을 배워봅니다.
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LangChain 입문 8편 - RAG 만들기
RAG를 활용해 자신만의 문서를 기반으로 답변하는 스마트한 AI 시스템을 만드는 방법을 배워봅니다.
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LangChain 입문 9편 - Agent 만들기
AI가 스스로 도구를 선택하고 실행하는 Agent 만들기, 커스텀 도구 개발까지
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LangChain 입문 10편 - 실전 프로젝트
PDF 문서 기반 QA 챗봇을 만들며 LangChain 총정리, Streamlit으로 웹 UI까지