프로젝트 회고: 랭체인 튜토리얼 참여 후기

전에 했던 AI 휴먼 프로젝트에서 langchain을 사용하여 프로젝트를 잘 끝낼 수 있었어서 해당 오픈소스 프로젝트에 관심가지게 되어 참여하게 되었습니다.

2달간 랭체인 오픈 튜토리얼 프로젝트에 기존 개발과 신규 개발팀 동시에 참여하여, 기존에 Teddy 님이 제작하시는 위키독스나 깃허브에 있던 콘텐츠를 보강하고 영어로 번역하거나, 없던 새로운 콘테츠를 개발하였습니다. 해당 튜토리얼은 LangChain 학습을 위한 로드맵을 제공하는 동시에, 이미 기능에 익숙한 사용자들에게도 유용한 복습 자료가 될 것입니다. 많은 관심 부탁드립니다. Star 눌러주세요! [https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial]

프로젝트를 진행하면서, 깃허브로 협업하는 과정과 오픈소스 Contribute 파이프라인을 경험할 수 있었습니다. 또한 분명한 목표와 규칙이 적힌 대시보드 필요 진행사항을 한눈에 볼 수 있게 관리가 필요하다는 것을 다시금 느끼는 좋은 경험이었습니다.

다시금, 같이 랭체인 오픈 튜토리얼 오픈소스에 기여하신 선생님들과 이런 기회를 제공해주신 Teddy님, 김정욱님께 감사합니다.

아래는 제가 작업한 5개 노트북입니다.

1. 08-Embedding / 04-UpstageEmbeddings

Upstage의 임베딩 모델을 활용하여 텍스트 유사도를 분석하는 예제

🔍: https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial/blob/main/08-Embedding/04-UpstageEmbeddings.ipynb

2. 12-RAG / 01-RAG-Basic-PDF

RAG를 사용하여 LLM이 PDF에 있는 지식을 답변할 수 있도록 하는 예제

🔍: https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial/blob/main/12-RAG/01-RAG-Basic-PDF.ipynb

3. 16-Evalutaions / 03-HF-Upload

로컬 CSV 파일을 불러와서 HuggingFace Dataset 형식으로 변환한 다음, 비공개 데이터셋으로 Hugging Face Hub에 업로드하는 예제

🔍: https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial/blob/main/16-Evaluations/03-HF-Upload.ipynb

4. 17-LangGraph / 02-Structures / 04-LangGraph-Add-Web-Search

웹 검색 기능을 추가하여 RAG의 정보 검색 능력을 향상시키는 예제

🔍: https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial/blob/main/17-LangGraph/02-Structures/04-LangGraph-Add-Web-Search.ipynb

5. 19-Cookbook / 09-Monitoring / 02-langsmith / Chat-Bot-Benchmarking-using-Simulation

챗봇의 성능을 측정하고 평가하기 위해 가상의 대화 시나리오를 만들어 테스트하는 예제

🔍: https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial/blob/main/19-Cookbook/09-Monitoring/02-langsmith/Chat-Bot-Benchmarking-using-Simulation.ipynb