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해결하는 문제

LangChain4j를 시작하는 것은 부담스럽게 느껴질 수 있습니다. 이 과정은 첫 AI 채팅 애플리케이션에서 검색 증강 생성(RAG) 및 AI 에이전트와 같은 고급 시스템으로 안내하여 이러한 장벽을 제거합니다. 실용적인 예제에 초점을 맞추고 모델 백엔드로 Azure OpenAI를 사용하므로 실제적인 클라우드 환경에서 학습할 수 있습니다.

작동 방식

과정은 서로 연계되는 5개의 모듈로 구성되어 있습니다.

1. 소개 – LangChain4j의 기본 사항을 학습합니다.
2. 프롬프트 엔지니어링 – 더 나은 모델 응답을 위한 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
3. RAG – 자체 데이터를 활용하는 지식 기반 시스템을 구축합니다.
4. 도구 – 외부 도구를 통합하고 간단한 어시스턴트를 만듭니다.
5. MCP – Model Context Protocol 및 에이전트 모듈을 다룹니다.

각 모듈에는 코드 예제와 개념을 단계별로 설명하는 동반 비디오 워크스루가 포함되어 있습니다. 저장소에는 사전 구성된 devcontainer와 GitHub Copilot 통합이 포함되어 있어 GitHub Codespace 또는 로컬 IDE에서 최소한의 설정으로 예제를 실행할 수 있습니다. 또한 초보자를 위한 용어집과 LangChain4j 애플리케이션을 테스트하는 방법을 보여주는 테스트 가이드가 있습니다.

대상 독자

이 과정은 LangChain4j를 처음 접하고 체계적이고 실습 중심의 학습 경로를 원하는 개발자를 대상으로 합니다. Java와 기본 프로그래밍 개념에 익숙해야 하지만 AI 프레임워크나 Azure에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 이 과정은 커뮤니티 번역 덕분에 50개 이상의 언어로도 제공되므로 광범위한 독자에게 도달할 수 있습니다.

주요 특징

• 간단한 채팅에서 AI 에이전트까지 점진적으로 심화되는 5개의 모듈.
• 모든 모듈에 라이브 코딩이 포함된 비디오 워크스루.
• 이해를 높이기 위해 GitHub Copilot에 질문할 수 있는 추천 질문이 포함된 코드 예제.
• Copilot이 사전 구성된 GitHub Codespaces 및 로컬 개발용 devcontainer.
• 50개 이상의 번역을 통한 다국어 지원(대역폭 절약을 위해 번역 없이 클론 가능).
• Azure OpenAI를 기반으로 구축되었으며 무료 Azure 계정으로 시작할 수 있습니다.
• 추가 리소스로 용어집과 테스트 가이드가 포함됩니다.