대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 개발이 급증하면서 랭체인(LangChain)과 랭그래프(LangGraph)가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 두 프레임워크의 특징, 차이점, 그리고 실제 적용 사례를 살펴봅니다. AutoGPT와의 유사성을 통해 각 프레임워크를 이해하고, 나스닥 지수 분석 및 포트폴리오 최적화 예제를 통해 LangGraph의 실용성을 확인해보세요.

이 포스트에서는 파이썬을 사용하여 Active ETF의 종목 변동을 분석하는 방법을 소개합니다. 타임폴리오 자산운용의 ‘타임폴리오 코리아 플러스배당액티브 ETF’를 예시로 데이터 수집, 분석, 시각화를 통해 매니저의 투자 전략을 파악하는 방법을 배워보세요.

ETF 투자는 다양한 자산에 분산 투자할 수 있는 좋은 방법이지만, ETF 선택 시 수수료 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 대표적인 한국의 ETF 세 개를 예시로 들어, ETF 수수료가 어떻게 차감되는지 쉽게 설명합니다. 일일 차감 방식과 연간 보수율의 차이를 이해하고, 투자에 도움이 되는 정보를 얻어보세요.

LangChain의 새로운 라이브러리 LangGraph를 소개합니다. LangGraph를 사용하여 멀티 에이전트 콜라보레이션을 구현하고 S&P 500 지수 데이터를 검색하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

이 글에서는 ChatGPT를 2배 더 효과적으로 활용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 기술을 소개합니다. 설명적인 프롬프트 작성부터 구조화된 텍스트 사용까지, 7가지 주요 트릭과 그 적용 예시를 통해 어떻게 ChatGPT의 응답 품질과 정확도를 극대화할 수 있는지 탐구합니다. 이러한 전략들을 통해 개발자와 비개발자 모두 AI를 더 깊이 이해하고, 일상적인 문제 해결부터 복잡한 작업 수행까지 다양한 영역에서 ChatGPT의 성능을 최적화할 수 있습니다.

이 글에서는 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 ‘파인튜닝’에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 gpt-3.5-turbo 모델을 사례로 들어 설명합니다. 파인튜닝의 정의부터 시작하여, 실제 모델이 어떻게 특정 데이터셋에 맞춰 조정되어 성능이 향상되는지, 그리고 이 과정이 어떻게 여러분의 학습 방법에 영감을 줄 수 있는지에 대해 자세히 알아봅니다.

본 포스트에서는 대량의 텍스트를 처리할 때 각 청크별 일관성을 유지하는 도전적인 과제를 해결하기 위한 신기술, 동적 Few-shot 프롬프트 방식을 소개합니다. 이 방법은 최근 처리된 교정 사례를 프롬프트로 활용하여 모델이 새로운 텍스트 청크를 일관된 스타일과 톤으로 교정하도록 유도합니다. 구체적인 구현 방안과 예시 코드를 통해, 독자들이 이 기술을 이해하고 자신의 프로젝트에 적용할 수 있도록 안내합니다.

다양한 구글 서비스에 빠르게 접근할 수 있는 맞춤형 인터넷 바로가기 생성 방법을 소개합니다.

이 블로그 포스트에서는 MacOS 환경에서 Streamlit 애플리케이션을 지속적으로 실행하고 관리하는 두 가지 주요 방법을 소개합니다. nohup을 사용한 백그라운드 실행과 tmux를 활용한 세션 관리 방법을 탐색하며, 실행 상황 모니터링과 프로세스 종료 방법에 대해서도 논의합니다. 개발자가 자신의 Streamlit 애플리케이션을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 도와주는 이 글은 필수 읽을 거리입니다.

이 글은 Streamlit 프레임워크를 활용해 파이썬으로 개발된 AI 기능이 탑재된 애플리케이션의 로그 데이터를 관리하고 분석하기 위한 데이터베이스 통합의 중요성에 초점을 맞추고 있다. MongoDB와 PostgreSQL 사이의 선택 고민을 탐구하며, 강화학습에 적합한 구조화된 데이터 축적을 위해 PostgreSQL을 선택한 과정을 소개한다. ElephantSQL을 통해 AWS 상에서 서비스로 제공되는 PostgreSQL의 클라우드 기능을 강조하며, psycopg2 라이브러리를 사용해 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고 기본 데이터베이스 작업을 수행하는 방법을 코드 스니펫과 함께 설명한다.