반응형 AI/LangChain8 [#LangChain] 03. 로컬 LLM 실습 환경 구축 DeepSeek-R1과 Ollama를 활용한 무과금 AI 개발 환경1. 실습 환경 구성 전략🤖 LLM: DeepSeek-R1 (1.5b)GPT나 Gemini 같은 유료 API 대신 로컬 LLM을 사용합니다. 특히 1.5b 모델은 메모리가 적은 M2 Air 깡통(8GB) 모델에서도 구동 가능한 최적의 선택입니다.💻 IDE: CursorAI 네이티브 코드 에디터로, 랭체인 코딩 시 자동 완성 및 오류 수정을 강력하게 지원합니다.2. Ollama 및 모델 설치 (Docker 기반)Ollama는 로컬에서 모델을 관리하는 플랫폼입니다. 도커(Docker)를 활용해 깔끔하게 설치해 보겠습니다.DeepSeek-R1의 가장 가벼운 1.5b 버전 (https://ollama.com/library/deepseek-r1.. 2026. 2. 26. [#LangChain] 02. 공식사이트 방문과 LangChain 생태계 이해 [#LangChain] 02. 랭체인 생태계와 서비스 과정의 이해만들고(OSS), 검증하고(Smith), 서비스하는(Cloud) 3단계 로드맵공식 사이트(langchain.com)를 분석한 결과, 랭체인은 단순한 코딩 도구가 아니라 AI 서비스의 생산부터 배포까지 전 과정을 아우르는 거대한 플랫폼임을 확인했습니다. 그 과정을 3단계로 요약하여 정리합니다. LangChain: Observe, Evaluate, and Deploy Reliable AI AgentsLangChain provides the engineering platform and open source frameworks developers use to build, test, and deploy reliable AI agents.www.lan.. 2026. 2. 25. [#LangChain] 01. LangChain(랭체인)이란 무엇인가? 개념 이해부터 핵심 용어, 작동 프로세스 정리🤔 랭체인이란 무엇인가?AI 공부를 시작하며 가장 많이 접하는 단어지만, 그 정체를 파악하는 데 꽤 많은 시간이 걸렸습니다. 제가 이해한 랭체인(LangChain)은 한마디로 'LLM(두뇌)에 눈, 코, 입, 손발을 달아주는 도구'입니다.LLM이 사전에 학습한 지식의 한계를 넘어, 데이터베이스를 읽고(눈), API를 호출하고(손), 일련의 과정을 순서대로 수행(프로세스)할 수 있도록 연결해 주는 프레임워크입니다.📚 필수 용어 사전랭체인을 이해하기 위해 반드시 거쳐야 할 핵심 용어들을 정리했습니다.분류용어설명비유기본 모델LLMGPT 같은 대형 언어 모델 그 자체🧠 똑똑한 두뇌Prompt TemplateLLM에게 줄 질문의 형식을 정해둔 틀📝 질문 양식지데.. 2026. 2. 25. [# LangChain] 00. AI 앱 개발을 위한 첫걸음 개념 이해부터 RAG, AI Agent까지의 학습 로드맵AI 기술이 비즈니스의 핵심으로 자리 잡으면서, LLM(거대언어모델)을 효율적으로 다루는 기술이 필수 역량이 되었습니다. 개발자로 다시 도약하기 위한 첫 번째 프로젝트로 랭체인(LangChain) 학습을 시작합니다.🎯 학습 목표개념 이해: LLM과 외부 데이터를 연결하는 랭체인의 6가지 핵심 모듈 파악실습 진행: Python/JS 환경에서 체인(Chain)을 구성하고 실제 결과물 도출활용 방안: 특정 도메인 지식을 답변하는 챗봇 및 자동화 도구 설계 능력 배양🚀 상세 학습 계획 (3단계)Step 1. 랭체인 기초 (Fundamentals)랭체인을 구성하는 기본 단위인 '컴포넌트'를 익히는 단계입니다.Models: OpenAI, Anthropic,.. 2026. 2. 25. 이전 1 2 다음 반응형
