GenerativeAI

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 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.

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.