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GDGoC-SeoulTech/5th_AI_langchain_study

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LangChain Study

1. 스터디원

1팀

지원 가영 도이 신형 제근 준수

2팀

대훈 정윤 은아 하진 도현 유영 준우

2. 스터디 내용

사용자료

주차별 커리큘럼

주차 챕터 범위 비고
1주차 Ch01 LangChain 시작하기 설치, API 키, LangSmith, Runnable
2주차 Ch02 프롬프트 PromptTemplate, Few-shot, CoT 등
3주차 Ch03 출력 파서 Pydantic, JSON, StrOutput 등
4주차 Ch04 모델 LLM, ChatModel, Streaming
5주차 Ch05 메모리 ConversationBuffer, Summary, TokenBuffer
6주차 Ch06 문서 로더 다양한 Loader (PDF, Web, DB 등)
7주차 Ch07 텍스트 분할 RecursiveCharacterTextSplitter 등
8주차 Ch08 임베딩 OpenAI, HuggingFace, SentenceTransformer
9주차 Ch09 벡터저장소 FAISS, Chroma, Milvus
10주차 Ch10 검색기 kNN, BM25, Hybrid 등
11주차 Ch11 리랭커 Cross-Encoder, Ranker, 평가 지표
12주차 Ch12 RAG Retrieval-Augmented Generation 구성
13주차 Ch13 LCEL Runnable, Stream, Compose
14주차 Ch14 체인 Sequential, SimpleChain, RouterChain
15주차 Ch15 평가 LLM-as-Judge, 휴먼 평가, 자동 평가
16주차 Ch16 에이전트 Tool, ReAct, AgentExecutor
17주차 Ch17-1 LangGraph: 핵심 기능 노드, 엣지, 상태 관리
18주차 Ch17-2 LangGraph: 구조 설계 체크포인트, 워크플로우, 디자인
19주차 Ch17-3 LangGraph: Use Cases 멀티턴 대화, RAG 워크플로우

3. 스터디 진행 및 룰

스터디 전 준비사항

  • 스터디 하루 전까지 책을 읽고 실습까지 진행한 공부 내용 정리본을 해당주차 본인의 이름이 있는 폴더에 올립니다.
    • 책 내용에 맞춰 실습 코드를 직접 실행 및 기록해오기
    • 내용 정리본(마크다운 파일, pdf파일 등)과 실행한 코드파일 혹은 colab notebook을 올립니다.
    • LLM을 사용한 내용정리는 지양해주세요.
    • 발표자는 발표자료만 정리하면 됨. (선택적 진행)
  • 스터디 내 함께 이야기하고 싶은 내용, 질문 사항 최소 1개, 최대 3개를 준비합니다.

스터디 진행 방식 (발표)

  • 매주 발표자를 미리 정하고 발표자는 해당 주차 내용에 대해 발표를 진행합니다.
  • 발표자는 발표 자료를 자유롭게 만들어서 스터디 시간 전까지 깃허브에 업로드
    • 해당 주차 학습 요약 + 실습 결과 + 토의거리 준비
    • 발표 시간: 10~15분 발표 + 5분 Q&A
  • 다음주 발표자가 서기로 기록을 맡습니다.
  • 발표 종료 후 책 내용에 대해서 질문 및 공유사항을 나눕니다
  • 첫 발표는 팀장부터 시작, 이후 팀 배치 순서대로 순환
    • 불가피하게 발표가 어려운 경우, 미리 다음 사람과 순서 교환 가능

기본 원칙

  • 스터디 시간은 지각 없이 시작 (정시 기준)
  • 질문은 자유롭게, 단 발표자 존중
  • 팀장의 승인 하에 시험기간 및 쉬어가는 주차 생길 수 있음
  • 불성실한 참여가 지속될 시 경고 2회 후 방출 조치
    • 예정되지 않은 불참시 벌금 1만원 (최소 5일 전에 이야기해주기)
    • 발표자로 선정되었는데 미 준비 시 벌금 1만원
    • 개인 공부 및 진행 자료 전날 오후 11시 59분까지 업로드 안할 시 벌금 5천원
    • 개인 공부 및 진행 자료 미 진행시 벌금 1만원

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