- LLM 컴파일러 소스 코드 분석: AI 애플리케이션 플로우 구현 과정 심층 분석 🔍
- AI와 기존 함수의 통합: 사용자 질문의 의미 이해 및 처리 🤖
- 프롬프트 엔지니어링의 중요성: AI와 효과적인 소통을 위한 명확한 지시 🗣️
- 코넥터 역할: 자연어와 프로그래밍 언어 간의 매개체 역할 🔗
- 구조화된 출력(Structured Output): AI 응답의 효율적인 처리 및 추출 📦
- 파이썬, 자바스크립트 등의 코딩 지식 필수: AI 애플리케이션 개발 위한 기반 기술 💻
- LangChain 라이브러리 활용: AI 애플리케이션 개발 효율 증대 🚀
- Pydantic 라이브러리 활용: 데이터 검증 및 구조화 🛡️
- 랭스미스(LangSmith)를 통한 트레이싱: 개발 과정 모니터링 및 디버깅 🐞
- AI 시대 개발자 역량: 코딩, 프롬프트 엔지니어링, AI 모델 이해 등 다양한 기술 융합 🤝
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