랭 체인과 ChatGPT를 소개합니다!

테이블 목차 (Table of Contents)

1. 소개 (Introduction)
2. 랭 체인이란? (What is Lane chain?)
3. 튜토리얼 비디오 (Tutorial Videos)
4. 구글 독스 (Google Docs)
5. 랭 체인과 AI 모델 (Lane chain and AI Models)
6. 랭 체인의 활용 분야 (Applications of Lane chain)
7. 오픈AI와의 관계 (Relationship with OpenAI)
8. 랭 체인의 가치 (Value of Lane chain)
9. 문서화 (Documentation)
10. 실제 응용 프로그램 (Real-world Applications)
11. 배우는 재미 (Enjoying the Learning Experience)

랭 체인(Lane chain)에 대한 소개(Introduction)

🌟 안녕하세요! 여러분, 좋은 분들을 위한 Lane chain 튜토리얼 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 이 영상에서는 Lane chain에 대한 우리의 목표와 랭 체인이 무엇인지 그리고 왜 랭 체인을 학습하는 것이 매우 중요한 투자라고 생각하는지에 대해 이야기할 것입니다. 이 시리즈는 공식 문서를 따라가면서 실제 코드 예제와 함께 설명을 제공할 예정이며, 브라우저를 통해 실행하는 방법과 API를 통해 설정하는 방법도 알려드릴 것입니다.

랭 체인이란? (What is Lane chain?)

🔍 랭 체인은 어떤 개념일까요? 그러기 전에 문제를 알아봅시다. 우리는 Chat GPT를 살펴볼 것입니다. Chat GPT는 2021년보다 더 최근 데이터에 대해 학습되지 않았기 때문에, 랭 체인을 모르는 것이 가능합니다. Lang chain은 최근에 나온 라이브러리로, OpenAI나 Hugging Face와 같은 AI 모델을 외부 소스와 연결해서 특정 작업을 수행하는 것을 도와줍니다. 이를 통해 여러분은 질문에 답할 수 있는 시스템, 챗봇, 요약 등 다양한 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. 이러한 기능을 배우고 활용하는 것은 매우 가치 있는 학습이 될 것입니다.

튜토리얼 비디오 (Tutorial Videos)

🎥 이 시리즈에서는 주로 짧은 튜토리얼 비디오를 제공할 예정이지만, 가끔은 3시간 동안의 비디오를 제공할 수도 있습니다. 시리즈는 공식 문서를 따라가면서 코드 예제와 함께 설명될 것입니다. 추가적인 기능과 적용 사례에 대한 실제 예시를 제공하며, 비디오가 나올 때마다 구독하고자 한다면 이 채널에 구독하시거나 데이터 인디펜던트 웹사이트에서 이메일을 통해 알림을 받을 수 있습니다.

구글 독스 (Google Docs)

📝 작년에 당신은 얼마나 많은 구글 독스를 작성했을까요? Chat GPT에 이 질문을 던져봅시다. 그러나 Chat GPT는 당신의 개인 정보에 접근할 수 없기 때문에 더 이상한 응답을 얻을 것입니다. 이때 Lane chain이 유용하게 사용될 수 있습니다. Lane chain은 외부 소스와 연결되어 동작하면서 데이터에 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 당신이 open AI와 통신하여 원하는 정보를 얻기 위해 필요한 질문들의 연속을 이해하는 언어 모델을 사용할 수 있도록 합니다.

랭 체인과 AI 모델 (Lane chain and AI Models)

⚙️ Lane chain은 OpenAI나 Hugging Face와 같은 AI 모델과 연결되어 작동합니다. Lane chain은 외부 소스에 연결되어 소스 없이도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를테면, Lane chain을 사용하여 open AI에게 오늘의 날씨를 물어볼 수 있으며, 언어 모델은 원하는 정보를 얻기 위해 필요한 질문들의 연속을 이해할 것입니다. Lane chain은 거의 무한한 응용 분야가 있으며, 더 많은 통합 기능이 매일 추가되고 있습니다.

랭 체인의 활용 분야 (Applications of Lane chain)

🚀 Lane chain의 활용 분야는 거의 끝이 없습니다. 이미 다양한 통합 기능들이 많이 개발되고 있으며, 지속적으로 추가될 것입니다. 트위터나 깃허브 체인로그를 통해 만들어지고 있는 흥미로운 기능들을 확인할 수 있습니다. Lane chain을 배우는 것은 open AI나 hugging face처럼 일상적으로 사용하는 도구와 직접 통합을 구축하지 않을 것이라고 예측하는 것입니다. Lane chain을 배움으로써 다양한 레이어를 연결할 수 있는 아주 중요한 도구를 가지게 될 것입니다.

오픈AI와의 관계 (Relationship with OpenAI)

🔗 개인적으로는 open AI가 단순히 머신러닝 모델의 API로 남길 바랍니다. 즉, Google, Notion, Wolfram Alpha와 같은 도구에 직접 통합을 진행하지 않는 방향으로 운영되길 원합니다. Lane chain을 배운다는 것은 이러한 분리와 추천된 코드들을 연결하는 작업을 진행하는 것입니다. 이 코드들이 결국 가치있는 것들로 간주되어 활용될 것이므로, 어떤 라이브러리가 최종적으로 승리하거나 널리 사용될지는 아직 알 수 없습니다. 하지만 Lane chain을 배우고 그 기능을 익힘으로써 확실히 가치 있는 것을 습득할 수 있을 것입니다.

랭 체인의 가치 (Value of Lane chain)

💎 랭 체인을 학습하는 것은 귀중한 경험입니다. 물론 향후 다른 라이브러리가 주류로 자리잡을 수도 있겠지만, 어느 한 가지 라이브러리에 대한 전문 지식을 갖는 것은 매우 가치 있습니다. Lane chain을 통해 익힌 기능은 항상 유용하게 사용될 것이며, 실제 응용 분야에서 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

문서화 (Documentation)

📚 Lane chain의 문서를 확인해 보시기를 권장합니다. 더 다양한 예제와 기능들을 알아보실 수 있을 것입니다. 이 튜토리얼 시리즈에서는 주로 문서를 따라가며 사용 예시를 설명할 예정입니다. 문서에 업데이트가 있을 때마다 해당 내용을 다루는 비디오를 제공할 예정입니다.

실제 응용 프로그램 (Real-world Applications)

🏢 제 강의에서 중요한 것은 항상 실제 응용 분야에 대한 내용입니다. 이론이나 학문적인 내용보다는 실제적인 영향력을 가지고 있는 B2B 환경이나 개인적인 생활에서의 활용을 중요시합니다. 이러한 도구들은 한 사람 또는 소수의 팀이 꾸준히 세상에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있는 능력을 향상시켜 줄 수 있습니다. 함께 배우면서 재미있는 경험을 나눌 수 있기를 바랍니다.

배우는 재미 (Enjoying the Learning Experience)

🎉 저는 항상 실제 응용 가능한 기술에 초점을 맞춘 강사입니다. 이론이나 학문적인 부분은 잘 알지 못하고, 친절하고 쉽게 이해하는데 집중합니다. 역사나 경험을 보여주는 것이 아니라, B2B 환경이나 개인 생활에서 강력한 영향을 미치기 위한 방법을 배우고 싶어합니다. 다양한 아이디어와 창의력을 발휘하여 세상에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있는 몇 사람의 팀이나 개인을 지원하는 것이 목표입니다. 함께 즐겁게 학습해 봅시다!

강조 (Highlights)

• Lane chain은 외부 소스와 AI 모델을 연결하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.
• Lane chain의 활용 분야는 거의 끝이 없으며, 지속적인 통합 기능 업데이트가 이루어집니다.
• Lane chain을 배우는 것은 매우 가치 있는 경험이며, 실제 응용 분야에서 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

FAQ

Q: 랭 체인을 학습하면 어떤 이점이 있을까요? A: 랭 체인은 외부 소스와 AI 모델을 연결하여 실제 응용 프로그램을 개발할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 다양한 작업을 자동화하고 효율성을 높일 수 있습니다.

Q: Lane chain의 추가 기능은 어떻게 확인할 수 있나요? A: Lane chain의 문서를 확인하면 다양한 예제와 추가 기능을 알아볼 수 있습니다. 또한 트위터나 깃허브 체인로그를 통해 최신 기능 업데이트를 확인할 수 있습니다.

Q: 랭 체인과 오픈AI의 차이점은 무엇인가요? A: 개인적인 견해로는 오픈AI는 머신러닝 모델의 API로 남아있기를 원합니다. 따라서 Lane chain은 외부 소스와의 연결을 통해 다양한 통합 기능을 제공하고 이를 활용하여 실제 응용 프로그램 개발에 중점을 두고 있습니다.

자료

• Lane chain 문서
• Lane chain 깃허브
• OpenAI