개요

Docker Compose 실전 가이드에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

참고사항

다중 컨테이너 관리

구현 예제

다음은 Docker Compose 실전 가이드의 실제 구현 예제입니다:

개요

FastAPI 실전 가이드에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

참고사항

초보자부터 중급까지. 설치부터 배포까지 단계별 설명. Pydantic 모델, 의존성 주입, 비동기 처리, 데이터베이스 연동(SQLAlchemy), 인증(JWT), 테스트 작성, Docker 배포까지 포함. 실용적인 예제 코드 중심

개요

효율적인 디버깅 전략과 도구에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

구현 예제

다음은 효율적인 디버깅 전략과 도구의 실제 구현 예제입니다:

개요

LangChain으로 RAG 시스템 구축하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술입니다. 기존 LLM은 학습 데이터의 시간적 제약과 환각(hallucination) 문제가 있지만, RAG는 외부 문서 검색을 통해 최신 정보와 도메인 특화 지식을 제공합니다. LangChain 프레임워크를 활용하면 벡터 DB(Chroma, Pinecone), 임베딩 모델, 프롬프트 엔지니어링을 쉽게 통합할 수 있습니다. 한국어 문서 처리, 청킹 전략, 의미 기반 검색 최적화 등 실무에 바로 적용 가능한 구현 방법을 다룰 수 있습니다. 특히 사내 문서 검색, 고객 지원 챗봇, 법률/의료 도메인 QA 시스템 등 다양한 비즈니스 케이스에 활용도가 높아 한국 개발자들에게 매우 실용적인 주제입니다. Python 기반으로 코드 구현이 직관적이며, OpenAI API나 오픈소스 LLM 모두 적용 가능합니다.

개요

LangChain으로 RAG 시스템 구축에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술로, 외부 지식 베이스를 활용해 더 정확하고 최신 정보를 제공하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 기존 LLM은 학습 데이터의 시점 제한과 환각(Hallucination) 문제가 있지만, RAG는 벡터 데이터베이스에 저장된 문서를 검색하여 컨텍스트로 제공함으로써 이를 해결합니다. LangChain은 이러한 RAG 파이프라인을 쉽게 구현할 수 있는 프레임워크로, 문서 로딩, 청킹, 임베딩, 벡터 저장소 연동, 프롬프트 체이닝까지 모든 과정을 모듈화하여 제공합니다. 실제 구현 시 OpenAI API나 HuggingFace 모델을 활용하고, ChromaDB나 Pinecone 같은 벡터 DB와 연동하여 사내 문서 검색 챗봇, 고객 지원 시스템, 개인 지식 관리 도구 등을 만들 수 있습니다. 특히 한국어 문서 처리를 위한 임베딩 모델 선택과 청킹 전략이 중요하며, 이는 한국어 개발자들이 실무에서 바로 적용할 수 있는 실용적인 주제입니다.

개요

LangChain으로 RAG 시스템 구축하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 최신 LLM 애플리케이션 개발의 핵심 패턴입니다. 외부 지식 베이스를 활용해 LLM의 환각(hallucination) 문제를 해결하고, 최신 정보나 특정 도메인 지식을 제공할 수 있습니다. LangChain 프레임워크를 사용하면 벡터 데이터베이스(Chroma, Pinecone), 임베딩 모델, LLM을 쉽게 통합하여 실전 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. 문서 로딩, 청킹, 임베딩 생성, 유사도 검색, 프롬프트 엔지니어링까지 전 과정을 Python 코드로 구현 가능하며, 사내 문서 검색, 챗봇, Q&A 시스템 등 다양한 실무 활용 사례가 있습니다. 특히 한국어 문서 처리를 위한 토크나이저 선택과 청킹 전략은 한국 개발자에게 중요한 고려사항입니다.

개요

LangChain으로 RAG 시스템 구축하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 환각(hallucination) 문제를 해결하고 최신 정보나 특정 도메인 지식을 활용할 수 있게 하는 핵심 기술입니다. LangChain 프레임워크를 사용하면 문서 로더, 벡터 스토어, 임베딩 모델을 손쉽게 통합하여 실무에서 바로 활용 가능한 지능형 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 한국어 문서를 처리하고 OpenAI, Claude 등 다양한 LLM과 연동하여 기업 내부 문서 검색, 고객 지원 챗봇, 지식 베이스 시스템 등을 만들 수 있어 실용성이 높습니다. Python 기반으로 구현이 간단하며, ChromaDB나 Pinecone 같은 벡터 데이터베이스와의 통합 예제를 통해 처음부터 끝까지 직접 구현해볼 수 있습니다.

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LLM 프롬프트 엔지니어링 실전에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

LLM(Large Language Model) 프롬프트 엔지니어링은 AI 시대의 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. ChatGPT, Claude, GPT-4 등의 모델을 효과적으로 활용하려면 프롬프트 설계 기법이 필수적입니다. Few-shot learning, Chain-of-Thought, 역할 지정, 구조화된 출력 등의 기법을 통해 AI의 응답 품질을 극적으로 향상시킬 수 있습니다. 특히 RAG(Retrieval Augmented Generation) 패턴과 결합하면 실무에서 바로 활용 가능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Python의 LangChain, OpenAI API를 활용한 실습 코드와 함께 한국어 특화 프롬프트 최적화 방법, 토큰 비용 절감 전략, 할루시네이션 방지 기법 등을 다룹니다. 개발자라면 반드시 알아야 할 AI 활용 능력을 키울 수 있는 실용적인 주제입니다.

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RAG 시스템 구축 완벽 가이드에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술로, 외부 지식 베이스를 활용해 더 정확하고 최신의 정보를 제공합니다. LangChain, LlamaIndex 같은 프레임워크와 벡터 데이터베이스(Pinecone, Chroma)를 활용하면 Python으로 쉽게 구현 가능합니다. 기업 문서 검색, 고객 지원 챗봇, 지식 관리 시스템 등 실무에서 즉시 적용할 수 있으며, OpenAI API나 로컬 LLM(Ollama)을 사용해 비용 효율적으로 개발할 수 있습니다. 임베딩 생성, 청크 분할, 시맨틱 검색, 프롬프트 엔지니어링 등 실전 노하우를 배울 수 있어 AI 개발자라면 필수로 익혀야 할 기술입니다. 한국어 문서 처리를 위한 토크나이저 선택과 최적화 팁도 함께 다루면 한국 개발자에게 특히 유용합니다.

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LLM 프롬프트 엔지니어링 실전에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

프롬프트 엔지니어링은 LLM의 성능을 극대화하는 핵심 기술입니다. GPT-4, Claude 같은 대규모 언어모델을 효과적으로 활용하려면 단순히 질문을 던지는 것을 넘어, 체계적인 프롬프트 설계가 필요합니다. Few-shot 학습, Chain-of-Thought, ReAct 패턴 등 다양한 기법을 실제 코드로 구현하면서 응답 품질을 비교해볼 수 있습니다. Python의 LangChain이나 OpenAI API를 활용해 프롬프트 템플릿을 만들고, 출력 파싱, 에러 핸들링까지 다루는 실용적인 내용입니다. 특히 한국어 프롬프트 최적화 팁과 토큰 사용량 절감 전략은 실무에서 바로 적용 가능합니다. AI 서비스를 개발하거나 업무 자동화를 고민하는 개발자에게 필수적인 기술이며, 비용 효율성과 성능 향상을 동시에 달성할 수 있는 실전 노하우를 제공합니다.