기술 학습 노트

테마

LangChain 기초 ​

LLM 애플리케이션 개발의 첫걸음 - 프롬프트부터 체인까지

학습 대상 ​

  • LangChain을 처음 접하는 입문자
  • Python 기본 문법을 알고 있는 개발자
  • LLM 기반 애플리케이션 개발에 관심 있는 분
  • 공식 문서가 너무 방대하게 느껴지는 분

학습 목표 ​

  • LangChain으로 LLM을 호출하고 응답을 처리하는 기본 흐름을 익힌다
  • 프롬프트 템플릿과 메시지 구조를 이해하고 활용한다
  • 출력 파서와 Pydantic을 사용해 구조화된 응답을 받는 방법을 배운다
  • LCEL 파이프라인으로 체인을 구성하고 연결하는 방법을 익힌다
  • RAG와 Agentic AI의 개념과 필요성을 이해한다

선행 조건 ​

  • Python 기본 문법 (변수, 함수, 클래스, 리스트)
  • pip 패키지 설치 경험
  • 터미널/커맨드라인 기본 사용 능력
  • LLM 사전 지식 불필요 - 이 자료에서 다룹니다

학습 로드맵 ​

목차 ​

챕터제목핵심 내용
01LangChain 소개와 환경설정LangChain이란, Ollama 설치, 개발 환경 구성
02LLM 호출과 API 키 관리ChatOllama, ChatOpenAI, .env 환경변수
03프롬프트 템플릿과 메시지PromptTemplate, BaseMessage, Few-shot
04출력 파서와 구조화 응답StrOutputParser, Pydantic, with_structured_output
05Runnable과 LCEL 파이프라인Runnable 인터페이스, 파이프 연결, LCEL
06체인 설계와 실전 패턴체인 연결, RunnablePassthrough, Safety Chain
07RAG와 Agentic AIKnowledge Cutoff, RAG 아키텍처, AI 에이전트

학습 팁 ​

  • 각 챕터의 mermaid 다이어그램을 먼저 보고 전체 흐름을 파악하세요
  • 코드 예제는 직접 실행해보며 결과를 확인하세요
  • Ollama를 설치하면 무료로 로컬에서 실습할 수 있습니다

출처 ​