IT 기술 따라잡기

한국인이 만든 추론 방법론 LLMCompiler 마지막 시간입니다.

이 추론 방법론을 소스코드로 어떻게 구현할 수 있는지 LangGraph Tutorial 을 보면서 자세하게 분석합니다.

LangSmith 를 활용하면 복잡한 로직과 Flow를 좀 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
AI App 개발자가 되고 싶으신 분들은 꼭 사용하실 것을 권해 드립니다.

그리고 AI 에게 일을 잘 시키는 프롬프트는 어떻게 만들어야 할까 궁금하신 분들...
모범 프롬프트들이 쌓여 있는 곳이 많이 있습니다.
이 비디오에서는 LangChain hub라는 곳을 소개합니다.

개발자는 아니지만 AI 를 잘 활용하고 싶으신 분들에게 좋은 정보가 될 겁니다.

LangSmith로 디버깅·트레이싱까지 단숨에 배우고, LangChain Hub의 풍부한 프롬프트 템플릿을 활용해 보세요.

AI의 미래가 궁금한 일반인부터, 실제로 추론 로직을 코드로 구현하고 싶은 개발자까지
누구나 한 편만 보면 감이 잡히는 LLMCompiler 강의 마지막 시간!

지금 클릭하고, AI 시대의 핵심 역량을 선점하세요.

https://youtu.be/obIAf97IsjU

오늘은 LLMCompiler 두번째 시간입니다.
제가 그동안 정리했던 AI Application Flow 에 대한 Insight를 공유합니다.
AI 어플리케이션이 기존의 Traditional Application 과 다른 점을 설명합니다.
그리고 그 둘을 어떻게 연결하는지도 보여 드리구요.

처음 AI Application Flow 를 설명하는 부분은 개발자가 아닌 분들도 보시면 AI Application을 이해하는데 도움이 될 겁니다.

그리고 LLMCompiler Tutorial 에서 제공하는 소스코드를 분석하면서 그 Flow 가 소스코드로 어떻게 구현되는지 자세히 설명합니다.

이 부분은 AI Application 개발에 관심이 있으신 분들에게 도움이 될 겁니다.


또한 이 소스코드를 실행하고 LangSmith 의 Tracing 기능을 통해 실제로 그 Flow 가 진행되는 과정을 직접 보여 드립니다.

이 부분은 개발자와 비개발자 모두에게 AI Application Flow 가 실제로 어떻게 실행되는지 직접 눈으로 보실 수 있어서 이해에 도움이 될 겁니다.



여기서 제공되는 AI Application Flow 는 제가 고민했던 내용을 정리한 것입니다.
다른 곳에서는 보실 수 없을 겁니다.

일부에서 AI 시대에는 코딩을 배울 필요가 없다라고 말하는 사람들도 있습니다.
하지만 저는 생각이 다릅니다.

AI 시대에 왜 코딩을 배워야 하는지 그리고 어떤식으로 배워야 하는지 직접 확인해 보세요.


그리고 여러분들의 의견 환영합니다.

https://youtu.be/lBPidxUL8zg