RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
1. 강의의 목적과 대상
- 1.1 우리가 만들어낼 결과물로 보는 강의의 목적
- 1.2 강의자료
2. 본격적인 개발 전 필요한 배경지식
- 2.1 Retrieval Augmented Generation(RAG)란?
- 2.2 Vector Database와 Embedding Model 성능 비교
3. LangChain을 활용한 Retrieval Augmented Generation(RAG) 구성
4. Streamlit을 활용한 ChatBot 구현
5. 서비스 배포했다고 끝이 아니다
- 5.1 LangSmith를 활용한 LLM Evaluation
- 5.2 이제는 AI Agent의 시대

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4. Streamlit을 활용한 ChatBot 구현

4.3 Chat History추가와 streaming 구현

Previous4.2 LangChain으로 작성한 코드를 활용한 LLM 답변 생성 Next4.4 Few Shot을 활용한 답변 정확도 향상과 포맷 수정

Last updated 11 months ago

LangChain 공식문서
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두가지 항목을 같이 적용해서 설명함
- Streaming은 필수기능은 아니지만, 사용자가 답변을 더 빨리 확인할 수 있게 함

How to add chat history