Llm

LangChain 1.x와 LangGraph를 사용해 에이전트, 메모리, 도구 통합을 포함한 LLM 애플리케이션을 설계하세요. LangChain 애플리케이션 구축, AI 에이전트 구현, 복잡한 LLM 워크플로 생성 시 활용하기 적합합니다.

자동화된 지표, 인간 피드백, 벤치마킹을 활용해 LLM 애플리케이션의 견고한 평가 워크플로우를 구현합니다. LLM 성능 테스트, 모델 비교, AI 개선 검증을 하는 팀에 적합합니다.

벡터 데이터베이스와 의미 기반 검색을 활용해 LLM 애플리케이션용 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하세요. 지식 기반 AI 구현, 문서 Q&A 시스템 개발, LLM과 외부 지식 베이스 통합 시 사용합니다.

지연 시간, 재현율, 메모리 사용을 고려한 벡터 인덱스 성능 최적화. HNSW 파라미터 조정, 양자화 전략 선택, AI 및 백엔드 애플리케이션의 벡터 검색 인프라 확장에 이상적입니다.