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https://github.com/teddylee777/langchain-kr

LangChain 공식 Document, Cookbook, 그 밖의 실용 예제를 바탕으로 작성한 한국어 튜토리얼입니다. 본 튜토리얼을 통해 LangChain을 더 쉽고 효과적으로 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.
https://github.com/teddylee777/langchain-kr

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LangChain 공식 Document, Cookbook, 그 밖의 실용 예제를 바탕으로 작성한 한국어 튜토리얼입니다. 본 튜토리얼을 통해 LangChain을 더 쉽고 효과적으로 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.

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README 

        
# 📘 LangChain 한국어 튜토리얼



![](images/welcome.png)



🌟 **LangChain 공식 Document, Cookbook, 그 밖의 실용 예제**를 바탕으로 작성한 한국어 튜토리얼입니다. 



본 튜토리얼을 통해 LangChain을 더 쉽고 효과적으로 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.



## 📔 위키독스 전자책(무료)



한 권으로 끝내는 랭체인 노트



위키독스에 **무료** 전자책을 등록하였습니다✌️



위키독스 페이지에서 **책 "추천"** 버튼 한 번씩만 눌러 주시면 제작에 큰 힘이 됩니다. 미리 감사 드립니다🫶



틈나는대로 열심히 업데이트 하고 있습니다. 앞으로도 신규 기능이 추가 될 때마다 빠르게 x100 **업데이트** 예정입니다.



- [랭체인LangChain 노트 by 테디노트](https://wikidocs.net/book/14314) 구경하러 가기



## 🍿 유튜브

- [🤗 huggingface 에 공개된 오픈모델을 💻 로컬PC 에서 빠르게 실행🔥 해보고 테스트 하는 방법 + 모델 서빙🚀 + 업무자동화🤖 에 적용하는 방법까지!](https://youtu.be/bANQk--Maxs)

- [👀 코드 기반 답변하는 💻 GitHub 소스코드 기반 Q&A 챗봇🤖 제작기](https://youtu.be/yB8b-lW_5HY)

- [llama3 출시🔥 로컬에서 Llama3-8B 모델 돌려보기👀](https://youtu.be/12CuUQIPdM4)

- [🔥성능이 놀라워요🔥 무료로 한국어🇰🇷 파인튜닝 모델 받아서 나만의 로컬 LLM 호스팅 하기(#LangServe) + #RAG 까지!!](https://youtu.be/VkcaigvTrug)

- [무료로 한국어🇰🇷 파인튜닝 모델 받아서 나만의 로컬 LLM 호스팅 하기(LangServe) + RAG 까지!!](https://youtu.be/VkcaigvTrug)

- [Streamlit 으로 ChatGPT 클론 서비스 제작하는 방법](https://youtu.be/ZVmLe3odQvc)

- [대화내용을 기록하는 LLM Chain 생성 방법 + 도큐먼트 참조하는 tip!](https://youtu.be/VtS8yF2ItgI)

- [(Self Learning GPT) LangSmith 피드백으로 원하는 형식의 답변을 학습하는 GPT](https://youtu.be/8JEbrboSumg)

- [(LangServe 리뷰) 초간편 LLM 웹앱 제작 & 배포기능까지! 과연, Streamlit 대체할 수 있을까?](https://youtu.be/mdzMBF56HOM)

- [AI vs AI 의대 증원에 대한 모의 찬반토론 (AI 더빙본)](https://youtu.be/Z2j93efq1S0)

- [토론 AI 에이전트 - 의대 입학정원 증원에 대한 찬반토론을 AI 끼리 한다면?](https://youtu.be/NaU89YXQAoI)

- [긴 문서(long context) 에 대한 참신한 RAG 방법론: RAPTOR! 논문 리뷰와 코드를 준비했습니다](https://youtu.be/gcdkISrpMCA)

- [LangChain 밋업 발표 / R.A.G. 우리가 절대 쉽게결과물을 얻을 수 없는 이유](https://youtu.be/NfQrRQmDrcc)

- [노코딩으로 쇼핑몰 리뷰 분석 (크롤링 + Q&A 챗봇)](https://youtu.be/r5YyftofuII)

- [ChatGPT 의 GPTS 에 API 호출기능을 붙이면 어떻게 될까?](https://youtu.be/JBL4vhwUAnc)

- [LangChain Agent 를 활용하여 ChatGPT를 업무자동화 에 적용하는 방법🔥🔥](https://youtu.be/2q1XlbFVzf8)

- [Private GPT! 나만의 ChatGPT 만들기 (HuggingFace Open LLM 활용)](https://youtu.be/aECwQqBWfJM)

- [LangGraph 의 멀티 에이전트 콜라보레이션 찍먹하기](https://youtu.be/G8jrAA2bPnA)

- [마법같은 문법 LangChain Expression Language(LCEL)](https://youtu.be/0X4Ks_nJUt8)

- [이미지를 matplotlib 파이썬 코드로, 원하는 문장을 입력하면 파이썬 코드로 변환하는 방법](https://youtu.be/hY8Pquy3Hhg)

- [RAG 파이프라인 이해해보기 - 네이버 뉴스기사 기반 Q&A 챗봇 제작](https://youtu.be/1scMJH93v0M)

- [OpenAI 의 새로운 기능 Assistant API 완벽히 이해해보기](https://youtu.be/-Wne4a-8RlY)

- [OpenAI 의 새로운 기능 Assistant API 3가지 도구 활용법](https://youtu.be/BMW1NJkL7Ks)



## ✏️ 블로그 글 목록



### General



- [OpenAI API 모델 리스트 / 요금표](https://teddylee777.github.io/openai/openai-models/)



### OpenAI Python API



- [OpenAI Python API 키 발급방법, 요금체계](https://teddylee777.github.io/openai/openai-api-key/)

- [채팅(chat) 함수 사용하기(1)](https://teddylee777.github.io/openai/openai-api-tutorial-01/)

- [DALL·E를 사용하여 이미지 생성, 수정, 다양화하기(2)](https://teddylee777.github.io/openai/openai-api-tutorial-02/)

- [Whisper API를 사용하여 TTS, STT 구현하기(3)](https://teddylee777.github.io/openai/openai-api-tutorial-03/)



### LangChain



- [OpenAI GPT 모델(ChatOpenAI) 사용법](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-01/)

- [허깅페이스(HuggingFace) 모델 사용법](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-02/)

- [챗(chat) - ConversationChain, 템플릿 사용법](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-03/)

- [정형데이터(CSV, Excel) - ChatGPT 기반 데이터분석](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-04/)

- [웹사이트 크롤링 - 웹사이트 문서 요약](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-05/)

- [웹사이트 정보 추출 - 스키마 활용법](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-06/)

- [PDF 문서요약, Map-Reduce](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-07/)

- [PDF 기반 질의응답(Question-Answering)](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-tutorial-08/)

- [문장을 파이썬 코드로, 이미지를 파이썬 코드로 변경하는 방법](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-code-generator/)

- [LangChain Expression Language(LCEL) 원리 이해와 파이프라인 구축 가이드](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-lcel/)

- [LLMs를 활용한 문서 요약 가이드: Stuff, Map-Reduce, Refine 방법 총정리](https://teddylee777.github.io/langchain/summarize-chain/)

- [자동화된 메타데이터 태깅으로 문서의 메타데이터(metadata) 생성 및 자동 라벨링](https://teddylee777.github.io/langchain/metadata-tagger/)

- [네이버 뉴스 기반 Q&A 애플리케이션 구축하기 - 기본편](https://teddylee777.github.io/langchain/rag-naver-news-qa/)

- [RAG 파헤치기: 문서 기반 QA 시스템 설계 방법 - 심화편](https://teddylee777.github.io/langchain/rag-tutorial/)

- [에이전트(Agent)와 도구(tools)를 활용한 지능형 검색 시스템 구축 가이드](https://teddylee777.github.io/langchain/langchain-agent/)



### LangGraph



- [Multi-Agent Collaboration(다중 협업 에이전트) 로 복잡한 테스크를 수행하는 LLM 어플리케이션 제작](https://teddylee777.github.io/langgraph/langgraph-multi-agent-collaboration/)

- [LangGraph Retrieval Agent를 활용한 동적 문서 검색 및 처리](https://teddylee777.github.io/langgraph/langgraph-agentic-rag/)



## 👥 LangChain 밋업 2024 Q1 발표자료



- [RAG - 우리가 절대 쉽게 원하는 결과물을 얻을 수 없는 이유 - 테디노트](https://aifactory.space/task/2719/discussion/830)

- [프름프트 흐름과 LLM 모델 평가 - 이재석님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/831)

- [인공지능을 통한 게임 제작 파이프라인의 변화 - 김한얼님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/834)

- [OpenAI SORA 살짝 맛보기 - 박정현님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/839)

- [Semantic Kernel로 만드는 AI Copilot - 이종인님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/835)

- [Streamlit 과 langchain으로 나만의 웹서비스 개발하기 - 최재혁님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/832)

- [Llama2-koen을 만들기까지 - 최태균님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/836)

- [올바른 한국어 언어 모델 평가를 위해: HAE-RAE Bench, KMMLU - 손규진님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/833)

- [랭체인 네이버 기사 크롤링 - 우성우님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/829)

- [Gemma와 LangChain을 이용한 SQL 체인만들기 - 김태영님](https://aifactory.space/task/2719/discussion/841)



## 📜 라이선스



본 프로젝트는 [Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)에 따라 라이선스가 부여됩니다.



### 🚫 라이선스 고지 



🔒 본 내용의 저작권은 2024년 [테디노트](https://teddylee777.github.io)에 있습니다. 모든 권리는 저작권자에게 있으며, [email protected] 으로 문의할 수 있습니다.



**인용 및 출처 표기**



- 본 저작물의 내용을 블로그, 유튜브 등 온라인 매체에 인용하여 게재하는 경우, 저작권법에 따라 반드시 **출처를 명시** 해야 합니다.



**상업적 사용에 대한 사전 협의**



- 본 저작물(Wikidocs 및 관련 실습 코드 포함)을 강의, 강연 등 **상업적 목적으로 활용하고자 하는 경우**, 저작권자와의 사전 서면 협의가 필수적으로 요구됩니다.



본 내용의 무단 전재 및 재배포를 금지합니다. 본 내용의 전체 혹은 일부를 인용할 경우, 출처를 명확히 밝혀주시기 바랍니다.

본 문서는 다른 문서의 내용을 참고하여 작성되었을 수 있습니다. 참고 자료는 본 문서 하단의 출처 목록에서 확인하실 수 있습니다.



## 📚 출처



- [langchain-ai](https://github.com/langchain-ai/langchain) 📖

- [OpenAI API Reference](https://platform.openai.com/docs/introduction) 🤖



## 🌐 추가 자료



- **유튜브 채널**: [LangChain 한국어 튜토리얼](https://www.youtube.com/channel/UCt2wAAXgm87ACiQnDHQEW6Q) 🎥

- **블로그**: [테디노트](https://teddylee777.github.io) 📝

- **Playground**: [LangChain LLM Playground](http://llm.teddynote.com) 🎮



## 🚀 시작하기



본 튜토리얼을 시작하기 전에, LangChain과 관련된 기본적인 지식을 갖추는 것이 좋습니다. 위의 출처 링크를 통해 기본적인 정보를 얻을 수 있습니다.



## Start History



[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=teddylee777/langchain-kr&type=Date)](https://star-history.com/#teddylee777/langchain-kr&Date)



## 💡 컨트리뷰션



본 튜토리얼에 기여하고자 하는 분들은 언제든지 풀 리퀘스트를 보내주시거나, 이슈를 등록하여 의견을 공유해 주시기 바랍니다. 모든 기여는 본 프로젝트의 발전에 큰 도움이 됩니다. 💖






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