LLM/LangChain, LangGraph2 LangGraph를 활용하여 Agentic Pattern 구현하기 필립슈미트의 에이전틱 패턴에서 영감을 받아 이를 LangGraph로 구현하였습니다.원글 : (https://www.philschmid.de/agentic-pattern) 모든 코드는 해당 Colab 환경에서 모두 직접 확인해볼 수 있습니다.https://colab.research.google.com/drive/1JU0BHoCeTg7gJ_OnnvEBcjsw4VpDNuLQ?usp=sharing개요에이전트는 작업을 동적으로 계획하고 실행할 수 있다는 특징을 가지고 있습니다. 이때, 단순 혹은 복잡한 작업을 수행하기위해서 외부도구와 메모리를 사용하게 됩니다. 생성형AI 애플리케이션, 특히 LLM을 활용한 애플리케이션을 만들고자할때 가장 고민스러운 부분이 “이 비즈니스 로직을 어떻게 LLM, 에이전트를 활용하여 .. 2025. 5. 13. LangChain Quick Start - 랭체인 튜토리얼 with OpenAI (CHAT-GPT) ToDo LangChain, LangSmith 및 LangServe로 설정하기 LangChain의 가장 기본적이고 일반적인 구성 요소인 프롬프트 템플릿, 모델 및 출력 파서를 사용해보기 LangChain Expression Language를 사용해보기 LangChain으로 간단한 애플리케이션 구축해보기 LangSmith로 애플리케이션 추적해보기 LangServe로 애플리케이션 제공해보기 LangChain 설치및 기본세팅 다음 명령으로 랭체인 패키지를 설치합니다. # pip으로 설치 pip install langchain # conda로 설치 conda install langchain -c conda-forge 우리는 OpenAI의 모델 API를 사용할것이므로, 이부분을 세팅해주어야합니다. openai 패.. 2023. 11. 22. 이전 1 다음
