"언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발에 관심이 있으신가요? 그렇다면 LangChain이 여러분이 찾고 있는 도구일 수 있습니다. 이 글에서는 LangChain을 활용한 LLM(Language Learning Model) 기반 앱 개발 방법에 대해 알아보고, 간단한 앱을 만들어보는 과정을 안내해 드리겠습니다."

1. LangChain과 LLM 소개​

LangChain은 언어 학습 모델(Language Learning Model, LLM)을 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 언어 처리 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LLM은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 역할을 하는데, 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.

1.1 LangChain의 개념과 기능​

LangChain은 OpenAI의 GPT-3와 같은 언어 모델을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 NLP 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LangChain은 Python을 기반으로 하며, 간단한 명령어를 통해 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다.

1.2 LLM의 역할과 활용 방법​

LLM은 자연어 처리에서 중요한 역할을 합니다. 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. LLM은 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 텍스트 데이터를 쉽게 처리하고, 이를 활용한 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

2. 앱 개발을 위한 준비​

LangChain을 활용한 앱 개발을 시작하기 전에 몇 가지 준비가 필요합니다. 먼저, OpenAI API 키를 획득해야 합니다. 이 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. 또한, 적절한 코딩 환경을 설정해야 합니다. 이를 위해 Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.

2.1 OpenAI API 키 획득​

OpenAI API 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. OpenAI 웹사이트에서 API 키를 신청할 수 있습니다. API 키를 획득한 후에는 이를 LangChain에 등록해야 합니다.

2.2 코딩 환경 설정​

LangChain은 Python을 기반으로 하므로, Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 또한, 개발 환경을 설정하기 위해 필요한 도구들을 설치해야 합니다. 이에 대한 자세한 내용은 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

3. 앱 구축​

LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 이 과정을 단계별로 설명하겠습니다.

3.1 LangChain과 Streamlit을 이용한 앱 구축 과정​

LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 먼저, LangChain을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하는 코드를 작성합니다. 그 다음, Streamlit을 이용하여 이를 웹 애플리케이션 형태로 만듭니다. 이 과정은 간단하며, 복잡한 코딩 없이도 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI

st.title('🦜🔗 Quickstart App')

openai_api_key = st.sidebar.text_input('OpenAI API Key')

def generate_response(input_text):
  llm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)
  st.info(llm(input_text))

with st.form('my_form'):
  text = st.text_area('Enter text:', 'What are the three key pieces of advice for learning how to code?')
  submitted = st.form_submit_button('Submit')
  if not openai_api_key.startswith('sk-'):
    st.warning('Please enter your OpenAI API key!', icon='⚠')
  if submitted and openai_api_key.startswith('sk-'):
    generate_response(text)

4. 앱 배포​

앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 이번 섹션에서는 앱 배포 방법과 주의사항에 대해 설명하겠습니다.

4.1 앱 배포 방법과 주의사항​

앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 여러분이 만든 앱을 다른 사람들이 사용할 수 있도록 하기 위해 필요한 과정입니다. 앱 배포는 여러 방법이 있지만, 이번 튜토리얼에서는 Heroku를 이용한 배포 방법을 소개하겠습니다. Heroku는 간단하고 편리한 배포 방법을 제공합니다. 하지만, Heroku를 이용할 때는 앱의 크기와 사용량에 따라 비용이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.

이번 글에서는 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분도 LangChain을 이용하여 자신만의 앱을 만들어보세요. 이 과정에서 어려움이 있다면, 언제든지 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 지금 바로 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱 개발을 시작해보세요!

참고 자료​

• LangChain 공식 문서
• OpenAI API 키 신청
• Streamlit 공식 문서
• Heroku 배포 가이드

인공지능이 우리의 일상생활에 어떻게 활용 되고 있는지 궁금하신가요? 특히, ChatGPT의 LLM기술을 어플리케이션 개발에 활용 할 수 있는 ChatGPT API에 대해 들어보셨나요? 이 기술은 우리의 대화를 이해하고, 자연스럽게 대답하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 이 블로그에서는 ChatGPT API가 어떻게 실제 세계에서 활용되고 있는지, 그리고 이를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님은 AI는 새로운 전기라고 할 정도로 AI의 중요성에 대해 강조 하였습니다. 그렇다면, ChatGPT API는 이 전기를 우리의 일상생활에 불어넣는 것과 비교 될 정도로 중요한 도구라고 할 수 있겠습니다. 오늘은 중요한 도구인 ChatGPT API를 활용하는 방법과 일상 생활에 적용 할수 있는 활용 사례 및 실제 개발 사례를 알아보겠습니다.

1. ChatGPT API의 기능​

1.1. 자연스러운 대화 생성​

ChatGPT API는 자연스러운 대화를 생성하는 능력이 뛰어납니다. 이는 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 이 API를 사용하면, 사용자의 질문에 대해 적절하고 자연스러운 대답을 생성할 수 있습니다. 이는 고객과의 대화를 더욱 원활하게 만들어줍니다.

1.2. 다양한 언어 지원​

ChatGPT API는 다양한 언어를 지원합니다. 이는 전 세계의 사용자들과 원활하게 대화할 수 있음을 의미합니다. 이를 통해, 국제적인 비즈니스를 운영하는 기업들은 더욱 효과적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

1.3. 사용자 지정 가능한 설정​

ChatGPT API는 사용자가 원하는 대로 설정을 지정할 수 있습니다. 이를 통해, 사용자는 자신의 비즈니스에 가장 적합한 방식으로 API를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스를 위해 API를 사용하는 경우, 고객의 질문에 대한 대답을 생성하는 방식을 사용자가 원하는 대로 설정할 수 있습니다.

ChatGPT API를 처음 시작 하시는 분들은 ChatGPT API 사용 방법 및 프롬프트 최적화 방법에서 구체적인 사용 방법 및 최적화 방법을 확인 할 수 있습니다.

2. 실제 세계에서의 ChatGPT API 활용 사례​

2.1. 고객 서비스​

1) 고객 응대 자동화​

ChatGPT API는 고객 서비스 분야에서 뛰어난 활용 사례를 보여줍니다. 고객 응대를 자동화하기 위해 이 API를 사용하는 기업들이 많습니다. 이를 통해, 기업들은 고객의 질문에 신속하고 정확하게 대답할 수 있습니다.

2) 24/7 상담 서비스​

또한, ChatGPT API는 24/7 상담 서비스를 제공하는 데에도 활용될 수 있습니다. 이를 통해, 고객들은 언제든지 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이는 데에 큰 도움이 됩니다.

2.2. 콘텐츠 생성​

1) 자동 컨텐츠 작성​

ChatGPT API는 콘텐츠 생성 분야에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 이 API를 사용하여 자동으로 컨텐츠의 초안을 작성하는 것이 가능합니다. 이를 통해, 컨텐츠를 제작 하는 개인과 기업들의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

2) 소셜 미디어 포스트 생성​

또한, ChatGPT API는 소셜 미디어 포스트를 생성하는 데에도 활용될 수 있습니다. 이를 통해, 기업들은 자신의 브랜드를 효과적으로 홍보할 수 있습니다.

개인적으로 구글 SEO에 관심이 많고 블로그 활동도 하고 있다보니 ChatGPT API를 활용해 자동 컨텐츠 작성 및 소셜 미디어 포스팅에 관한 MVP Product를 만들어 보았습니다. 구글 SEO 최적화 블로그 글쓰기를 쉽게 할수 있도록 도와주는 블로플로(BloFlo)를 만들었고 키워드 연구 부터, 검색 의도 분석, 초안 작성 까지 도와주는 과정으로 ChatGPT API를 통해 쉽게 구현 할수 있었습니다. 또한, Gpters 커뮤니티를 통해 ChatGPT를 활용한 Google SEO 글쓰기 활용 사례 및 경험도 공유 해보았습니다.

그리고 핵심기능 중 하나인 검색 의도 분석 기능은 특히 더 많은 분들이 관심 가져주셨습니다. 자세한 내용은 마찬가지로 Gpters 커뮤니티 사례를 통해 확인 할수 있습니다.

3) 이야기 창작​

ChatGPT API 의 창작 능력을 활용해 이야기도 창작 할수 있습니다. 특히 단순한 이야기 방식이 아닌 선택지에 따라 내용이 바뀌는 인터렉티브한 이야기(Interactive Story)를 만들어 주는 분야는 ChatGPT를 통해 새로운 유형의 이야기 컨텐츠를 만들어 낼수 있습니다. 또한 dalle2와 미드저니 등 이미지 생성 AI 기술을 활용하여 이야기에 이미지를 추가 할수도 있습니다.

이야기 창작의 경우 실제 간단한 프로토타입 까지 만들어 보았습니다. 인터렉티브 스토리렐링 이야기 제작 도구에 대한 소개와 데모도 확인 해볼수 있습니다. 또한 참여중인 Gpters 커뮤니티를 통해 ChatGPT 활용 사례도 공유 해보았 습니다.

2.3. 교육 분야​

2.3.1. 개인화된 학습 도구​

교육 분야에서는 ChatGPT API를 활용하여 개인화된 학습 도구를 개발하는 것이 가능합니다. 이를 통해, 학생들은 자신의 학습 스타일에 맞는 학습 경험을 제공받을 수 있습니다.

초등학생 딸아이를 위해 재미있는 영어 공부 방법을 찾다가, 개인화된 영어 단어 오답 노트 단어을 입력하면 학습 컨텐츠와 퀴즈를 만들어주는 웹사이트를 ChatGPT API를 활용해 개발해보았습니다. 영어 단어 오답 노트 만들기에서 직접 확인하실 수 있습니다. 또한, Gpters 커뮤니티에서 ChatGPT 활용 사례로도 공유하였습니다.

2.3.2. 가상 튜터 시스템​

또한, ChatGPT API는 가상 튜터 시스템을 개발하는 데에도 활용될 수 있습니다. 이를 통해, 학생들은 언제든지 필요한 학습 자료를 얻을 수 있습니다.

이번에도 마찬 가지로 가상 튜터 시스템의 예시로 AI 캐릭터와 함께 하는 영어회화 챗봇 프로토타입을 만들어 보았습니다. AI 캐릭터와 함께 하는 영어회화 챗봇 소개와 데모도 확인해볼 수 있습니다. 또한 참여 중인 Gpters 커뮤니티를 통해 ChatGPT 활용 사례 공유도 해보았습니다.

3. ChatGPT API의 장점​

3.1. 시간과 비용 절약​

ChatGPT API를 활용하면, 기업들은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이는 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

3.2. 향상된 고객 경험​

ChatGPT API는 고객 경험을 향상시키는 데에 큰 도움이 됩니다. 이를 통해, 기업들은 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

3.3. 높은 확장성​

ChatGPT API는 높은 확장성을 가지고 있습니다. 이는 기업들이 자신의 비즈니스를 더욱 효과적으로 확장할 수 있음을 의미합니다.

이 글을 통해 ChatGPT API의 다양한 기능과 실제 활용 사례, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 장점에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분도 이 기술을 활용하여 비즈니스를 더욱 효율적으로 운영하거나, 새로운 서비스를 개발하는 데 도전해보시기 바랍니다. 기억하세요, ChatGPT API는 여러분의 창의성만큼이나 무한한 가능성을 가지고 있습니다. 여러분의 성공을 응원합니다!

1. LLM(언어 모델)이란​

1.1 LLM의 개념과 동작 원리​

LLM(언어 모델)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 요소 중 하나로, 텍스트 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 텍스트를 생성하거나 기존 텍스트를 이해하는 데 사용됩니다. 이는 단어, 문장, 문단 등의 언어적 요소가 어떤 순서와 구조로 배열되어야 하는지를 학습하며, 이를 통해 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 됩니다.

1.2 LLM의 활용 분야​

LLM은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이는 기계 번역, 텍스트 요약, 감성 분석, 챗봇 등 다양한 NLP 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 또한 최근에는 GPT-3와 같은 고급 LLM이 개발되어 인간 수준의 텍스트 생성 능력을 보여주고 있습니다.

2. LangChain 소개​

2.1 LangChain의 특징​

LangChain은 LLM을 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. Python 기반으로 개발되었으며, 사용자 친화적인 API를 제공하여 비전문가도 쉽게 LLM을 학습시키고 응용할 수 있게 해줍니다. 또한, 다양한 LLM 알고리즘을 지원하며, 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하여 사용할 수 있습니다.

2.2 LangChain의 장점​

LangChain의 가장 큰 장점은 LLM 개발의 복잡성을 크게 줄여주는 것입니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 테스트 등 LLM 개발 과정의 모든 단계를 간편하게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 다양한 LLM 알고리즘을 지원하며, 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하여 사용할 수 있습니다.

3. LLM 애플리케이션 개발을 위한 단계​

3.1 데이터 수집 및 전처리​

LLM 애플리케이션 개발의 첫 단계는 데이터 수집 및 전처리입니다. 이는 LLM이 학습할 수 있도록 적절한 형태의 데이터를 준비하는 과정입니다. LangChain은 이 과정을 쉽게 처리할 수 있도록 다양한 데이터 전처리 기능을 제공합니다.

3.2 LLM 모델 학습​

데이터 수집 및 전처리 이후에는 LLM을 학습시키는 과정이 이어집니다. 이는 준비된 데이터를 이용해 LLM이 언어의 패턴을 학습하는 과정입니다. LangChain은 다양한 LLM 알고리즘을 지원하며, 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하여 학습을 진행할 수 있습니다.

3.3 애플리케이션 개발​

LLM 학습 이후에는 이를 이용해 실제 애플리케이션을 개발하는 단계가 이어집니다. 이는 학습된 LLM을 이용해 원하는 기능을 수행하는 애플리케이션을 개발하는 과정입니다. LangChain은 이 과정을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 API를 제공합니다.

4. LangChain을 이용한 실제 예시​

4.1 예시 애플리케이션 소개​

LangChain을 이용해 개발된 예시 애플리케이션을 소개하겠습니다. 이 애플리케이션은 사용자의 질문에 대해 자연스럽게 답변을 생성하는 챗봇입니다. 사용자의 질문을 입력 받아 이를 이해하고, 적절한 답변을 생성하여 출력하는 기능을 수행합니다.

4.2 애플리케이션 개발 과정​

이 애플리케이션의 개발 과정은 위에서 설명한 LLM 애플리케이션 개발 단계를 따랐습니다. 먼저, 챗봇이 학습할 수 있는 대화 데이터를 수집하고 전처리하였습니다. 이후, 이 데이터를 이용해 LLM을 학습시켰습니다. 마지막으로, 학습된 LLM을 이용해 챗봇 애플리케이션을 개발하였습니다.

5. 참고 자료​

이 글을 작성하는 데 참고한 자료는 다음과 같습니다.

• A Beginner's Guide to Building LLM-Powered Applications with LangChain

이 글을 통해 LangChain을 이용해 LLM 애플리케이션을 쉽게 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. LangChain을 이용하면, 입문자도 쉽게 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 여러분도 LangChain을 이용해 자신만의 LLM 애플리케이션을 만들어 보세요.

1. GPT-Pilot 개요​

1.1 GPT-Pilot이란?​

GPT-Pilot(지피티-파일럿)은 인공지능을 활용하여 코딩 작업을 자동화하는 개발 도구입니다. 이 도구는 개발자의 생산성을 향상시키기 위해 설계되었으며, 복잡한 코딩 작업을 단순화하고 시간을 절약할 수 있습니다.

1.2 GPT-Pilot의 주요 기능​

GPT-Pilot의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 코드 생성: 사용자의 명령에 따라 코드를 자동으로 생성합니다. 둘째, 코드 리팩토링: 기존 코드를 개선하여 가독성과 효율성을 높입니다. 셋째, 버그 수정: 코드에서 버그를 자동으로 찾아 수정합니다.

2. GPT-Pilot 사용 방법​

2.1 설치 및 설정​

GPT-Pilot은 간편한 설치 과정을 거쳐 사용할 수 있습니다. 공식 웹사이트에서 다운로드 받은 후, 간단한 설정을 통해 개발 환경에 맞게 조정할 수 있습니다.

2.2 코딩 작업 자동화​

GPT-Pilot을 사용하면, 복잡한 코딩 작업을 명령어 몇 가지로 간단하게 처리할 수 있습니다. 사용자는 원하는 작업을 설명하는 명령어를 입력하면, GPT-Pilot이 해당 작업에 맞는 코드를 자동으로 생성합니다.

2.3 예시와 효과​

예를 들어, '로그인 기능을 가진 웹 페이지를 만들어주세요'라는 명령어를 입력하면, GPT-Pilot이 이를 이해하고 필요한 코드를 작성합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 코딩 작업 없이도 원하는 기능을 빠르게 구현할 수 있습니다.

3. GPT-Pilot의 장점​

3.1 시간과 노력 절약​

GPT-Pilot의 가장 큰 장점은 시간과 노력을 절약할 수 있다는 것입니다. 복잡한 코딩 작업을 GPT-Pilot이 대신 처리해주기 때문에, 개발자는 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

3.2 정확성과 일관성​

GPT-Pilot은 인공지능을 활용하여 코드를 생성하므로, 코드의 정확성과 일관성을 보장합니다. 이는 코드의 품질을 높이고, 버그 발생 확률을 줄여줍니다.

4. GPT-Pilot의 한계​

그러나 GPT-Pilot도 완벽하지는 않습니다. 아직은 복잡한 코딩 작업을 완벽하게 처리할 수 없으며, 일부 상황에서는 개발자의 개입이 필요할 수 있습니다. 또한, GPT-Pilot이 생성하는 코드의 품질은 개발자의 코딩 스타일과 다를 수 있어, 일부 개발자에게는 불편함을 줄 수 있습니다.

5. 결론​

GPT-Pilot은 코딩 작업의 95%를 자동화하는 강력한 개발 도구입니다. 시간과 노력을 절약하고, 코드의 품질을 향상시키는 등 많은 장점을 가지고 있지만, 아직은 완벽하지 않습니다. 그럼에도 불구하고, GPT-Pilot은 앞으로 개발 분야에서 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

참고 자료​

• GPT-Pilot - A Dev Tool That Writes 95% of Coding Tasks Dem

1. 소개​

1.1. 대형 언어 모델 애플리케이션 개발의 중요성​

대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 작업을 혁신시켰습니다. 이들은 텍스트 기반 데이터와의 상호작용과 처리 방식을 변화시켰습니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 강력한 AI 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 방식을 변화시켜 다양한 산업 분야에서 혁신적인 응용 프로그램을 가능하게 했습니다.

1.2. LangChain 소개​

LangChain은 GPT와 같은 대형 언어 모델을 기반으로 한 애플리케이션 개발을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결하고 언어 모델이 환경과 상호작용할 수 있도록 합니다.

2. LangChain의 핵심 모듈​

2.1. 모델​

모델은 LLM의 기반이 되는 언어 모델을 의미합니다. LangChain은 어떤 언어 모델과도 인터페이스를 제공할 수 있는 구성 요소를 제공합니다.

2.2. 프롬프트​

프롬프트는 모델에 대한 입력을 생성하는 새로운 방법입니다. 프롬프트는 종종 여러 구성 요소에서 구성됩니다. 프롬프트 템플릿과 예제 선택기는 프롬프트를 쉽게 생성하고 작업할 수 있는 주요 클래스와 함수를 제공합니다.

2.3. 인덱스​

인덱스는 문서 로더, 텍스트 분할기, 벡터 공간, 리트리버 등으로 구성됩니다. 이러한 요소들은 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 검색하는 데 필요합니다.

2.4. 체인​

체인은 프롬프트 + LLM + 출력 파싱, 더 긴 체인을 위한 구성 요소, 애플리케이션별 체인 등으로 구성됩니다. 체인은 애플리케이션의 핵심 로직을 구성하는 데 사용됩니다.

2.5. 에이전트​

에이전트는 모델을 추론 엔진으로 사용하는 종단 간 유스 케이스, 에이전트 타입, 에이전트 툴킷 등으로 구성됩니다. 에이전트는 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 관리합니다.

3. LangChain의 강점​

3.1. 유연성과 모듈성​

LangChain은 유연성과 모듈성을 강조합니다. 자연어 처리 파이프라인을 개별적인 모듈화된 구성 요소로 나누어 개발자가 필요에 따라 워크플로우를 맞춤화할 수 있도록 합니다.

3.2. 언어 모델과의 인터페이스​

LangChain은 언어 모델 애플리케이션의 핵심 요소인 모델에 중점을 둡니다. 모델은 LLM의 기반이 되는 언어 모델을 의미합니다. LangChain은 어떤 언어 모델과도 인터페이스를 제공할 수 있는 구성 요소를 제공합니다.

4. LangChain을 활용한 LLM 애플리케이션 개발​

4.1. 프롬프트 생성과 작업​

프롬프트는 모델에 대한 입력을 생성하는 새로운 방법입니다. 프롬프트는 종종 여러 구성 요소에서 구성됩니다. 프롬프트 템플릿과 예제 선택기는 프롬프트를 쉽게 생성하고 작업할 수 있는 주요 클래스와 함수를 제공합니다.

4.2. 출력 파싱​

출력 파서는 언어 모델의 출력에서 구조화된 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다. 복잡한 애플리케이션을 구축할 때, 우리는 종종 언어 모델에게 특정 키워드를 사용하여 출력을 생성하도록 지시합니다. LangChain의 라이브러리 함수는 특정 키워드를 사용한다고 가정하고 LLM의 출력을 구조화된 형식으로 파싱합니다.

5. LangChain의 미래 전망​

LangChain은 체인과 에이전트에 대해 다음 블로그에서 논의할 예정입니다. 또한 다른 블로그에서는 자체 데이터에서 질문에 대한 답변을 어떻게 할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다.

6. 결론​

LLM을 프롬프트하고 LLM의 출력을 파싱하는 애플리케이션은 이전보다 훨씬 빠르게 개발할 수 있습니다. 그러나 애플리케이션은 LLM을 여러 번 프롬프트하고 출력을 파싱해야 하므로 많은 코드 작성이 필요합니다. LangChain은 이 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다.

참고 자료​

• 대형 언어 모델 애플리케이션 개발을 위한 langchain 사용하기, 링크

서론​

AI 개발자와 AI 엔지니어는 AI기술이 발전함에 따라 각 분야의 산업에서 핵심 적인 역할을 하고 있으며, ChatGPT로 인해 AI에 대한 관심이 가속화 되면서 이 분야는 지속적으로 성장하고 있습니다. 이 글에서는 AI 개발자와 AI 엔지니어의 차이점 비교 하고 AI 개발자가 되기 위한 필수 역량과 성장 방법을 정리 해보았습니다.

1. 서론​

인공지능(AI)은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 기계를 인간의 두뇌처럼 생각하게 하는 프로그래밍을 포함합니다. 이러한 인간의 행동의 시뮬레이션은 과학 소설의 소재처럼 들릴 수 있지만, 실제로는 비즈니스 결정을 향상시키기 위해 정보를 사용, 분석, 통합하는 방법을 가능하게 해주는 훌륭한 도구입니다^{1^}. 오늘은 AI 엔지니어에 대해 소개 하고 AI엔지니링의 중점 분야와 AI엔지니어의 주요 업무에 대해 나누어보겠습니다.

데이터베이스를 다루는 데 있어서 SQL 테이블 생성은 필수적인 기술입니다. 하지만 처음 시작하는 분들에게는 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 '초보자를 위한 SQL 테이블 생성 가이드'를 준비했습니다. 이 가이드에서는 MySQL, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스 시스템에서 SQL 테이블을 생성하는 방법을 쉽게 이해할 수 있도록 안내해 드립니다. 지금 바로 시작해 보세요!

1. SQL CREATE TABLE 문장​

데이터베이스 테이블은 레코드(데이터)를 저장하는 데 사용됩니다. 이를 위해 SQL에서는 CREATE TABLE 문장을 사용합니다.

1.1. 데이터베이스 테이블 생성과 SQL CREATE TABLE 문장의 사용​

데이터베이스 테이블을 생성하려면 SQL의 CREATE TABLE 문장을 사용해야 합니다. 이는 데이터베이스에서 레코드를 저장하는 데 필요한 테이블을 만드는 데 사용됩니다.

1.2. 'Companies' 테이블 생성 예시​

예를 들어, 아래의 SQL 명령은 id, 이름, 주소, 이메일, 전화번호 열이 있는 'Companies'라는 이름의 테이블을 생성합니다.

CREATE TABLE Companies (
id int,
name varchar(50),
address text,
email varchar(50),
phone varchar(10)
);

2. CREATE TABLE 문법​

SQL의 CREATE TABLE 문장의 문법을 이해하는 것은 테이블 생성에 있어 중요한 단계입니다.

2.1. SQL CREATE TABLE 문장의 기본 문법​

SQL CREATE TABLE 문장의 기본 문법은 다음과 같습니다.

CREATE TABLE table_name(
column1 data type,
column2 data type, 
...
);

여기서 table_name은 테이블의 이름이고, column1, column2 등은 테이블의 열 이름이며, data type은 열의 데이터 유형입니다(정수, 문자열, 날짜 등).

2.2. 테이블 이름과 열 이름, 데이터 유형 정의​

테이블 이름과 열 이름, 그리고 데이터 유형을 정의하는 것은 테이블 생성에 있어 중요한 요소입니다. 이는 테이블의 구조를 정의하고, 데이터를 어떻게 저장할지 결정하는 데 사용됩니다.

3. CREATE SQL 테이블 예시​

이제 SQL을 사용하여 테이블을 생성하는 방법에 대한 예시를 살펴보겠습니다.

3.1. 'Students' 테이블 생성 예시​

아래의 예시는 'Students'라는 이름의 테이블을 생성하는 SQL 명령입니다.

CREATE TABLE Students(
id int,
name varchar(50),
address text,
grades varchar(50),
phone varchar(10)
);

여기서 int, varchar(50), text는 해당 필드에 저장될 수 있는 데이터의 유형을 나타냅니다.

3.2. 데이터 유형에 대한 설명​

데이터 유형은 테이블의 열에 저장될 데이터의 종류를 결정합니다. 예를 들어, int는 정수를, varchar(50)는 최대 50자의 문자열을, text는 긴 문자열을 저장할 수 있습니다.

4. CREATE TABLE IF NOT EXISTS​

기존 테이블과 같은 이름의 테이블을 생성하면 오류가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 테이블을 생성할 때 선택적으로 IF NOT EXISTS 명령을 추가할 수 있습니다.

4.1. 동일한 이름의 테이블 생성 시의 오류 해결 방법​

동일한 이름의 테이블이 이미 존재하는 경우, 테이블을 생성하려고 하면 오류가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 IF NOT EXISTS 명령을 사용할 수 있습니다.

4.2. 'Companies' 테이블 생성 예시​

예를 들어, 아래의 SQL 명령은 동일한 이름의 테이블이 없는 경우에만 'Companies' 테이블을 생성합니다.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS Companies (
id int,
name varchar(50),
address text,
email varchar(50),
phone varchar(10)
);

5. CREATE TABLE AS​

CREATE TABLE AS 명령을 사용하여 다른 기존 테이블의 레코드를 사용하여 테이블을 생성할 수도 있습니다.

5.1. 기존 테이블의 레코드를 사용하여 테이블 생성​

기존 테이블의 레코드를 사용하여 새 테이블을 생성하려면 CREATE TABLE AS 명령을 사용할 수 있습니다. 이는 기존 테이블의 데이터를 복사하여 새 테이블을 생성하는 데 사용됩니다.

5.2. 'Customers' 테이블에서 'USA' 국가 이름 레코드를 복사하여 테이블 생성 예시​

예를 들어, 아래의 SQL 명령은 'Customers' 테이블에서 국가 이름이 'USA'인 레코드를 복사하여 테이블을 생성합니다.

CREATE TABLE USACustomers AS (
SELECT * FROM Customers WHERE country = 'USA'
);

참고 자료​

• SQL CREATE TABLE Statement (With Examples), https://www.programiz.com/sql/create-table

이 글을 통해 SQL에서 테이블을 생성하는 방법에 대해 배웠습니다. 이제는 직접 SQL 명령을 사용하여 테이블을 생성해보세요. 처음에는 어려울 수 있지만, 계속 연습하면 점차 익숙해질 것입니다. 기억하세요, 실력은 꾸준한 연습에서 나옵니다. 테이블 생성이라는 기본적인 스킬을 통해 데이터베이스 관리의 세계로 한 발짝 나아가셨습니다. 계속해서 SQL에 대해 배우고 연습하며, 데이터베이스 관리에 대한 실력을 향상시켜 보세요!

오늘은 백엔드 개발자 로드맵을 따라 개발 역량을 키우고자 하는 분들을 위한 가이드를 정리 해보았습니다.

1. 서론​

데이터베이스는 백엔드와 서버 개발의 핵심 중 하나로, 이를 효율적으로 설계하는 과정은 매우 중요한 역할을 수행합니다. 본 글에서는 데이터베이스 설계 순서에 대해 설명하고, 백엔드 개발자가 데이터베이스 설계를 진행할 때 필요한 핵심 개념과 전략을 알아보겠습니다.

데이터베이스 설계를 올바르게 수행하기 위해서는 일정한 단계와 순서를 따라야만 합니다. 그렇지 않으면 데이터베이스의 효율성이 저하되고, 유지 보수가 어려워지며, 데이터 요구사항들을 충족시키지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 올바른 방법으로 데이터베이스 설계를 수행하면 이러한 문제점을 방지할 수 있으며, 최적의 성능을 내는 데이터베이스를 만들 수 있습니다.