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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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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

 

 

 

 

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드디어 한국인이 만든 추론 방법론을 배웁니다!

LLMCompiler

한국스럽게 '빠르고, 정확한' AI Agent 만들기

오늘은 LangGraph Tutorial에서 제공하는 추론 방법론의 마지막 시간입니다.

드디어 한국인이 주축이 되어 만든 추론 방법론, LLMCompiler를 배워 봅시다!
역시 한국스럽게, 이 추론 방법론을 사용하면 '싸게, 빨리빨리, 그리고 정확한' AI Agent를 만들 수 있습니다.

기존처럼 하나씩 순차적으로 처리하는 방식이 아니라, 병렬적으로 여러 작업을 동시에 해결하여
효율성은 물론, 비용 절감과 정확도 향상까지 노리는 방법을 살펴봅니다.

특히 AI 에이전트(Application) 개발에 관심 있는 분들께 큰 도움이 되며,
IT 전문 지식이 많지 않은 일반 시청자도 AI 시대 교양 차원에서 재미있게 볼 수 있을 거예요.

LLMCompiler로 차세대 AI Agent를 를 한층 쉽게 만드는 방법을 알려드립니다!

https://youtu.be/PSTsSCvuoMk

 

 

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