@deveely

일반적인 백엔드 개발자 관점에서 학습한 내용을 정리한 글로 부정확한 내용이 있을수있습니다. LLM 공부와 LLM을 활용한 서비스 구현을 계획하면서 공부하면서 자연스럽게 파이썬 생태계에서 시작된 LangChain을 접하게 되었습니다. 예전 같으면 모델 API 연동, RAG용 외부 데이터 연결, 프롬프트 설계 등을 각각 구현했을 것입니다.LangChain은 프롬프트·체인·RAG·에이전트·툴까지 LLM 기반 서비스 전 과정을 아우르는 프레임워크/라이브러리 모음입니다.이 글에서는 제가 이해한 LangChain의 핵심과 간단한 활용 예제를 간단히 정리하겠습니다. 1. 모델 I/OLLM 과 상호작용 (Input, Output) 하기 위한 컴포넌트 영역LLM에 전달할 프롬프트 생성입력 임베딩 & RAG 검색 결과..

LLM 정의언어 모델링 (Language Modeling) 은 NLP의 하위 분야토큰을 기본 입력으로 한다.토큰이란 문장이나 텍스트에서 의미를 가지는 가장 작은 단위모델링 방법자동 인코딩 작업손상된 입력 내용으로부터 기존 문장을 재구성 하도록 하는 형태로 학습주로 문장 분류 또는 토큰 분류자기회귀 작업이전 토큰으로 다음 토큰을 예측 하도록 훈련텍스트 생성에 이상적이며 GPT가 자기회귀LLM 주요 특징트랜스포머 아키텍쳐 기반인코더: 원시 텍스트를 → 핵심 구성 요소로 분리 → 벡터로 변환, 어텐션을 사용하여 맥락 이해디코더: 어텐션을 사용하여 다음에 올 최적의 토큰을 예측하여 텍스트를 생성인코더로 텍스트를 잘 이해하고, 디코더로 잘 생성해내는 구조GPT 계열 LLM은 자기회귀 모델링으로 학습, 디코더만 있..