GitHub - Olow304/memvid: Video-based AI memory library. Store millions of text chunks in MP4 files with lightning-fast semantic search. No database needed.
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랭체인 한국어 튜토리얼 최종 배포 완료!
#LangGraph 튜토리얼 3차 업데이트 완료 및 #랭체인한국어튜토리얼 1차 완료 소식을 공유 드립니다!
드디어, 2023년 12월부터 시작한 "랭체인 한국어 튜토리얼" 이 "183" 개의 튜토리얼을 모두 업데이트 하였으며 1차로 완료 되었습니다. 딱 1년 걸렸네요!
지난 1년간 2329건의 추천을 받았는데, 정말 감사드립니다!
올해 마지막 업데이트 내용은 #LangGraph 와 #멀티에이전트 에 집중하였습니다.
특히, Use-Case 섹션에는 멀티에이전트 협업, 슈퍼바이저, SQL 에이전트, STORM 컨셉을 적용한 멀티에인전트 팀 연구 등 재밌고 유용한 튜토리얼을 업데이트 하였습니다.
파일 하나하나가 분량이 상당하여 교정 및 검수에 오랜기간 걸렸습니다. 많은 분들께 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
✅ 링크
- 위키독스: https://wikidocs.net/267816
- 소스코드: https://github.com/teddylee777/langchain-kr/tree/main/17-LangGraph/03-Use-Cases?fbclid=IwY2xjawHVPAxleHRuA2FlbQIxMAABHZ2tT5p7wyv4PrONlhOtXCnKMDr9M0bv4Rzl2kOyrD8MX7k2Ae3JWufZww_aem_Npssvdt440ZShuEUxAXKqg
✅ 주요내용
1. Agentic RAG
2. Adaptive RAG
3. 에이전트 대화 시뮬레이션
4. 사용자 요구사항 기반 메타 프롬프트 생성
5. CRAG
6. Self-RAG
7. Plan and Execute
8. 멀티에이전트 협업 네트워크
9. 멀티에이전트 감독자
10. 계층적 멀티에이전트 팀 협업
11. SQL 데이터베이스 에이전트
12. STORM 개념을 도입한 연구를 위한 멀티 에이전트
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여기서, 끝은 아닙니다.
매일 같이 새로운 내용이 나오고, 신규 기능이 업데이트 되면서 앞으로는 기존의 자료를 업데이트 하고, 레거시 코드를 보완해 나가도록 하겠습니다.
지난 5월부터 촬영한 패스트캠퍼스 "RAG 비법노트" 강의도 약 70~80시간 분량의 촬영을 모두 마치고, 7개월만에 강의 촬영을 마쳤습니다.
입문하시는 분들께 좋은 참고자료가 될 수 있도록 많은 프로젝트도 준비하였으니, 혹시 관심있으시다면 패스트캠퍼스에서 수강하실 수 있습니다.
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올 한해 "랭체인 한국어 튜토리얼" 을 많이 방문해 주시고 공유해 주셔서 다시 한 번 깊은 감사를 드립니다. 1년 전의 약속인 "올해 안에 튜토리얼 완료" 를 지킬 수 있음에 저 스스로 매우 기쁘게 생각합니다.
얼마 남지 않은 2024년 한 해 잘 마무리 하시고요.
2025년에도 이루고자 하시는 일 모두 이루셨으면 좋겠습니다.
감사합니다.
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2024년 12월 22일 오후 6:46
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📖 <스타트 위드 와이: 나는 왜 이 일을 하는가>
🔖 이성적 범주에 속하는 WHAT은 WHY에서 느껴지는 감정을 겉으로 보여주는 근거 역할을 한다. 어떤 직감으로 결정을 내렸는지 말로 표현할 수 있고 자신의 WHY를 명확히 설명할 수 있으면 주변 사람들에게 결정을 내린 이유를 분명히 이해시킬 수 있다. 이 결정이 객관적인 사실이나 수치와 일관성을 이룬다면 근거은 더욱 타당해진다. 이것이 바로 균형이다. (129p)
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PM으로 일하면서 가장 어려운 일이 무엇이냐고 물어보면, 대부분 why를 조직장이나 동료들에게 설득하는 과정을 원탑으로 꼽을 겁니다. 문제를 정확히 정의하고, 논리를 만드는 것도 어렵고, 그것을 말이나 글로 표현해 내는 것도 어렵죠.
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