LangChain Study

1. 스터디원

1팀

지원	가영	도이	신형	제근	준수

2팀

대훈	정윤	은아	하진	도현	유영	준우

2. 스터디 내용

사용자료

• 랭체인LangChain 노트 책
• 랭체인 노트 깃허브

주차별 커리큘럼

주차	챕터	범위	비고
1주차	Ch01	LangChain 시작하기	설치, API 키, LangSmith, Runnable
2주차	Ch02	프롬프트	PromptTemplate, Few-shot, CoT 등
3주차	Ch03	출력 파서	Pydantic, JSON, StrOutput 등
4주차	Ch04	모델	LLM, ChatModel, Streaming
5주차	Ch05	메모리	ConversationBuffer, Summary, TokenBuffer
6주차	Ch06	문서 로더	다양한 Loader (PDF, Web, DB 등)
7주차	Ch07	텍스트 분할	RecursiveCharacterTextSplitter 등
8주차	Ch08	임베딩	OpenAI, HuggingFace, SentenceTransformer
9주차	Ch09	벡터저장소	FAISS, Chroma, Milvus
10주차	Ch10	검색기	kNN, BM25, Hybrid 등
11주차	Ch11	리랭커	Cross-Encoder, Ranker, 평가 지표
12주차	Ch12	RAG	Retrieval-Augmented Generation 구성
13주차	Ch13	LCEL	Runnable, Stream, Compose
14주차	Ch14	체인	Sequential, SimpleChain, RouterChain
15주차	Ch15	평가	LLM-as-Judge, 휴먼 평가, 자동 평가
16주차	Ch16	에이전트	Tool, ReAct, AgentExecutor
17주차	Ch17-1	LangGraph: 핵심 기능	노드, 엣지, 상태 관리
18주차	Ch17-2	LangGraph: 구조 설계	체크포인트, 워크플로우, 디자인
19주차	Ch17-3	LangGraph: Use Cases	멀티턴 대화, RAG 워크플로우

3. 스터디 진행 및 룰

스터디 전 준비사항

• 스터디 하루 전까지 책을 읽고 실습까지 진행한 공부 내용 정리본을 해당주차 본인의 이름이 있는 폴더에 올립니다.
  • 책 내용에 맞춰 실습 코드를 직접 실행 및 기록해오기
  • 내용 정리본(마크다운 파일, pdf파일 등)과 실행한 코드파일 혹은 colab notebook을 올립니다.
  • LLM을 사용한 내용정리는 지양해주세요.
  • 발표자는 발표자료만 정리하면 됨. (선택적 진행)
• 스터디 내 함께 이야기하고 싶은 내용, 질문 사항 최소 1개, 최대 3개를 준비합니다.

스터디 진행 방식 (발표)

• 매주 발표자를 미리 정하고 발표자는 해당 주차 내용에 대해 발표를 진행합니다.
• 발표자는 발표 자료를 자유롭게 만들어서 스터디 시간 전까지 깃허브에 업로드
  • 해당 주차 학습 요약 + 실습 결과 + 토의거리 준비
  • 발표 시간: 10~15분 발표 + 5분 Q&A
• 다음주 발표자가 서기로 기록을 맡습니다.
• 발표 종료 후 책 내용에 대해서 질문 및 공유사항을 나눕니다
• 첫 발표는 팀장부터 시작, 이후 팀 배치 순서대로 순환
  • 불가피하게 발표가 어려운 경우, 미리 다음 사람과 순서 교환 가능

기본 원칙

• 스터디 시간은 지각 없이 시작 (정시 기준)
• 질문은 자유롭게, 단 발표자 존중
• 팀장의 승인 하에 시험기간 및 쉬어가는 주차 생길 수 있음
• 불성실한 참여가 지속될 시 경고 2회 후 방출 조치
  • 예정되지 않은 불참시 벌금 1만원 (최소 5일 전에 이야기해주기)
  • 발표자로 선정되었는데 미 준비 시 벌금 1만원
  • 개인 공부 및 진행 자료 전날 오후 11시 59분까지 업로드 안할 시 벌금 5천원
  • 개인 공부 및 진행 자료 미 진행시 벌금 1만원