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LLM приложения

  • LangChain은 모듈형 체인, 에이전트, 메모리 및 벡터 스토어 통합을 갖춘 LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    LangChain란?
    LangChain은 고급 LLM 기반 애플리케이션 구축을 위한 포괄적인 툴킷으로, 저수준 API 상호작용을 추상화하고 재사용 가능한 모듈을 제공합니다. 프롬프트 템플릿 시스템을 통해 동적 프롬프트를 정의하고 이를 연결하여 다단계 추론 흐름을 수행할 수 있습니다. 내장된 에이전트 프레임워크는 LLM 출력을 외부 도구 호출과 결합하여 웹 검색이나 데이터베이스 쿼리 같은 자율적 의사결정 및 작업 수행을 가능하게 합니다. 메모리 모듈은 대화의 문맥을 유지하며 여러 차례의 상호작용 동안 상태를 지속시킵니다. 벡터 데이터베이스와의 통합은 검색 기반 생성으로 응답을 풍부하게 하며, 확장 가능한 콜백 훅은 커스텀 로깅과 모니터링을 지원합니다. LangChain의 모듈식 구조는 빠른 프로토타이핑과 확장성을 촉진하며, 로컬 환경과 클라우드 모두에 배포할 수 있습니다.
    LangChain 핵심 기능
    • 프롬프트 템플릿
    • LLM 래퍼
    • 체인
    • 에이전트 프레임워크
    • 메모리 모듈
    • 벡터 스토어 통합
    • 콜백 및 도구
    LangChain 장단점

    단점

    명시적인 가격 정보가 없음
    오픈 소스 제품이 아니라 교육 과정임
    사전 요구 능력이 필요할 수 있는 Python 지식으로 제한됨
    과정 기간이 상대적으로 짧아 고급 주제의 깊이에 한계가 있을 수 있음

    장점

    LangChain의 창시자이자 유명 AI 전문가인 Andrew Ng가 강의하는 과정
    비디오 강의와 실습 코드 예제로 직접 학습 가능
    메모리, 체인, 에이전트를 포함한 LangChain의 다양한 기능을 다룸
    초보자 친화적이며 명확한 과정 구조
    개인 비서 및 챗봇과 같은 실제 LLM 애플리케이션 구축에 초점
  • 메모리, 도구 통합, 프롬프트 관리, 사용자 지정 워크플로우가 포함된 LLM 기반 에이전트를 위한 모듈식 파이프라인을 제공하는 Python 도구 모음입니다.
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    Modular LLM Architecture란?
    모듈형 LLM 아키텍처는 재사용 가능한 구성 요소를 통해 사용자 정의 LLM 기반 애플리케이션 생성 과정을 단순화하는 데 목적이 있습니다. 세션 상태 유지를 위한 메모리 모듈, 외부 API 호출용 도구 인터페이스, 템플릿 또는 동적 프롬프트 생성을 위한 프롬프트 매니저 그리고 에이전트 워크플로우를 제어하는 오케스트레이션 엔진을 제공합니다. 이 모듈들을 체인 형식으로 구성하여 다단계 추론, 맥락 기반 응답, 데이터 통합 같은 복잡한 동작을 가능하게 합니다. 프레임워크는 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 모델을 전환하거나 혼합하는 것도 가능합니다. 또한, 새 모듈 또는 자체 로직을 추가할 수 있는 확장 포인트를 갖추고 있어, 재사용성을 높이고 투명성과 제어력을 유지하는 개발을 지원합니다.
  • PromptGround로 AI 프롬프트를 원활하게 관리하고 테스트 및 추적하세요.
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    PromptGround란?
    PromptGround는 AI 프롬프트 관리라는 복잡한 작업을 테스트, 추적 및 버전 관리를 위한 통합된 공간을 제공함으로써 간소화합니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 기능은 개발자와 팀이 분산된 도구를 관리하거나 배치를 기다리지 않고도 LLM 기반의 탁월한 애플리케이션 구축에 집중할 수 있도록 보장합니다. 모든 프롬프트 관련 활동을 통합함으로써 PromptGround는 개발 워크플로우를 가속화하고 팀원 간의 협업을 개선하는 데 도움을 줍니다.
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