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AI 기초 학습 자료

목차

1. AI/ML 기본 개념
2. API 통합
3. AI UX 패턴
4. 성능 최적화
5. LLM API 기초 - curl, Python requests로 API 호출
6. LangChain 기초 - 프롬프트 템플릿, Chain, 메모리, 챗봇
7. Langfuse 기초 - Docker 셀프 호스팅, Trace logging

실습 파일

• 05_llm_api_practice.ipynb - LLM API 직접 호출 실습
• 06_langchain_practice.ipynb - LangChain 기초 실습
• 07_langfuse_practice.ipynb - Langfuse 모니터링 실습
• langchain_langfuse_example.py - LangChain + Langfuse 통합 예시

시작하기

1. 환경 설정

# 프로젝트 루트에 .env 파일 생성
cd /workspaces/study  # 또는 프로젝트 루트로 이동
cat > .env << EOF
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-your-key
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-your-key
LANGFUSE_HOST=http://localhost:3000
EOF

# 필요한 패키지 설치
pip install requests python-dotenv langchain langchain-openai langfuse

참고: 노트북들은 find_dotenv()를 사용하여 현재 디렉토리부터 상위로 올라가며 .env 파일을 자동으로 찾습니다. 프로젝트 루트에 .env 파일을 두면 어디서 실행하든 동작합니다.

2. Langfuse 셀프 호스팅 (선택)

# Langfuse 저장소 클론
git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git
cd langfuse

# Docker Compose 실행
docker compose up -d

# http://localhost:3000 접속하여 회원가입 후 API 키 발급

3. 예시 실행

# 통합 예시 실행
python ai-basics/langchain_langfuse_example.py

# 또는 주피터 노트북으로 실습
jupyter notebook ai-basics/