🌟 LangChain 공식 Document, Cookbook, 그 밖의 실용 예제를 바탕으로 작성한 한국어 튜토리얼입니다.
본 튜토리얼을 통해 LangChain을 더 쉽고 효과적으로 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.
- 노코딩으로 쇼핑몰 리뷰 분석 (크롤링 + Q&A 챗봇)
- ChatGPT 의 GPTS 에 API 호출기능을 붙이면 어떻게 될까?
- LangChain Agent 를 활용하여 ChatGPT를 업무자동화 에 적용하는 방법🔥🔥
- Private GPT! 나만의 ChatGPT 만들기 (HuggingFace Open LLM 활용)
- LangGraph 의 멀티 에이전트 콜라보레이션 찍먹하기
- 마법같은 문법 LangChain Expression Language(LCEL)
- 이미지를 matplotlib 파이썬 코드로, 원하는 문장을 입력하면 파이썬 코드로 변환하는 방법
- RAG 파이프라인 이해해보기 - 네이버 뉴스기사 기반 Q&A 챗봇 제작
- OpenAI Python API 키 발급방법, 요금체계
- 채팅(chat) 함수 사용하기(1)
- DALL·E를 사용하여 이미지 생성, 수정, 다양화하기(2)
- Whisper API를 사용하여 TTS, STT 구현하기(3)
- OpenAI GPT 모델(ChatOpenAI) 사용법
- 허깅페이스(HuggingFace) 모델 사용법
- 챗(chat) - ConversationChain, 템플릿 사용법
- 정형데이터(CSV, Excel) - ChatGPT 기반 데이터분석
- 웹사이트 크롤링 - 웹사이트 문서 요약
- 웹사이트 정보 추출 - 스키마 활용법
- PDF 문서요약, Map-Reduce
- PDF 기반 질의응답(Question-Answering)
- 문장을 파이썬 코드로, 이미지를 파이썬 코드로 변경하는 방법
- LangChain Expression Language(LCEL) 원리 이해와 파이프라인 구축 가이드
- LLMs를 활용한 문서 요약 가이드: Stuff, Map-Reduce, Refine 방법 총정리
- 자동화된 메타데이터 태깅으로 문서의 메타데이터(metadata) 생성 및 자동 라벨링
- 네이버 뉴스 기반 Q&A 애플리케이션 구축하기 - 기본편
- RAG 파헤치기: 문서 기반 QA 시스템 설계 방법 - 심화편
- 에이전트(Agent)와 도구(tools)를 활용한 지능형 검색 시스템 구축 가이드
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