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해결하는 문제

이 저장소는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 32가지 설계 패턴의 포괄적인 라이브러리를 제공합니다. LLM 개발에서 흔히 발생하는 문제들, 예를 들어 콘텐츠 스타일 제어, 환각 현상 감소, 지식 통합(RAG) 관리, 추론을 통한 모델 기능 확장, 비용 및 지연 시간 최적화 등을 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 패턴을 여러 기능 카테고리로 정리합니다:

• 콘텐츠 스타일: 로짓 마스킹, 문법 제약, 스타일 전이와 같은 기술을 사용하여 출력이 특정 규칙이나 톤에 부합하도록 보장합니다.
• 지식 추가: 의미적 인덱싱과 딥서치를 포함한 다양한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 전략을 구현하여 모델을 외부 데이터에 기반하게 합니다.
• 모델 기능: 체인 오브 쓰ought(CoT) 및 트리 오브 쓰ought(ToT)와 같은 추론 패턴을 활용하여 다단계 논리를 향상시킵니다.
• 신뢰성 및 실행: LLM-as-Judge, 반성, 도구 호출을 사용하여 소프트웨어 API를 실행하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 에이전트를 만듭니다.
• 제약 및 보호 장치: 프롬프트 캐싱, 추론 최적화, 가드레일을 구현하여 GPU 리소스를 관리하고 보안 및 프라이버시를 보장합니다.

대상 사용자

본격적인 GenAI 애플리케이션을 개발하고 있으며, 반복적인 문제를 해결하기 위한 표준화된 아키텍처 패턴이 필요한 AI 엔지니어 및 소프트웨어 개발자입니다.

주요 특징

• 풍부한 패턴 라이브러리: 기본적인 RAG부터 복잡한 다중 에이전트 협업에 이르기까지 32개의 다양한 패턴을 커버합니다.
• 실용적인 예제: 설명된 모든 패턴에 대해 작동하는 코드 예제가 포함되어 있습니다.
• 포괄적인 범위: 데이터 준비(Evol-Instruct)부터 추론 최적화, 품질 저하 테스트까지 전체 라이프사이클을 다룹니다.
• 안전 우선 접근법: 가드레일, 환각 현상 자체 검증, 고위험 커뮤니케이션을 위한 템플릿 생성에 특화된 패턴이 있습니다.