이 튜토리얼에서는 PydanticAI를 사용하여 신뢰성을 우선시하는 프로덕션 준비 워크플로우를 구축한다. 엄격하고 유형화된 출력을 강제하여 각 단계에서 명확한 응답 스키마를 정의하고 의존성 주입을 통해 도구를 연결하며, 에이전트가 데이터베이스와 같은 외부 시스템과 안전하게 상호작용할 수 있도록 한다.
GraphBit를 사용하여 그래프 구조의 실행, 도구 호출 및 선택적 LLM-주도 에이전트가 단일 시스템에서 공존하는 프로덕션 스타일의 에이전틱 워크플로우를 구축하는 튜토리얼. GraphBit 런타임 초기화 및 검사, 현실적인 고객 지원 티켓 도메인 정의, 결정론적인 오프라인 실행 가능한 도구를 사용하는 방법 등을 다룸.
Pyversity는 결과의 다양성을 향상시키기 위해 설계된 빠르고 가벼운 Python 라이브러리이다. 검색 시스템에서 자주 유사한 항목을 반환하는 문제를 해결하기 위해 Pyversity는 결과를 효율적으로 재랭킹하여 중복성이 적은 항목을 노출시킨다. Maximal Marginal Relevance를 포함한 인기 있는 다양화 전략에 대한 명확하고 통일된 API를 제공한다.
이 튜토리얼에서는 Google의 무료 Gemini API를 활용하여 지능적인 Python-to-R 코드 변환기를 만드는 방법에 대해 탐구합니다. Python 함수, 라이브러리 및 구문 패턴을 가장 유사한 R로 매핑하고 Gemini AI를 활용하여 코드 품질을 평가합니다.
Mirascope 라이브러리와 Groq의 LLaMA 3 모델을 사용하여 Chain-of-Thought (CoT) 추론을 구현하는 방법을 살펴본다. 모델이 직접 답변으로 이동하는 대신, CoT 추론은 문제를 논리적인 단계로 분해하도록 유도하여 사람이 해결하는 방식과 유사하게 만든다. 이 접근법은 정확도, 투명성을 향상시킨다.
오픈AI Codex는 소프트웨어 엔지니어링에서 루틴한 부분을 처리하여 고수준 사고에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 튜토리얼에서는 Codex와 GitHub 저장소를 연동하는 방법에 대해 안내한다.
MLflow는 머신러닝 라이프사이클을 관리하기 위한 강력한 오픈소스 플랫폼이다. 최근 MLflow는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 평가하기 위한 지원을 도입했다. 본 튜토리얼에서는 MLflow를 사용하여 LLM의 성능을 어떻게 평가하는지 살펴본다.
이 튜토리얼에서는 사용자들에게 강력하고 프로덕션에 적합한 Python SDK를 구축하는 방법을 안내합니다. 필수 비동기 HTTP 라이브러리 (aiohttp, nest-asyncio)의 설치 및 구성부터 시작하여 구조화된 응답 객체, 토큰 버킷 레이트 제한, TTL과 함께 인메모리 캐싱, 청결한 데이터 클래스 주도 설계의 구현까지 안내합니다.
Polars를 활용한 데이터 분석 파이프라인 구축 튜토리얼. Polars의 lazy evaluation, 복잡한 표현식, 창 함수 및 SQL 인터페이스 활용하여 대규모 금융 데이터셋 효율적으로 처리하는 방법을 소개.
Daytona SDK를 사용하여 안전한 샌드박스 환경에서 신뢰할 수 없거나 AI로 생성된 Python 코드를 Notebook 내에서 안전하게 실행하는 방법을 안내하는 튜토리얼. 샌드박스 생성, 코드 실행, 프로세스 격리, 종속성 설치, 간단한 스크립트 실행 등을 다룸.
이 튜토리얼에서는 구글의 첨단 Gemini API를 사용하여 정교한 자기 발전형 AI 에이전트를 만드는 방법을 살펴볼 것이다. 이 자기 발전형 에이전트는 자율적인 문제 해결을 보여주며 성능을 동적으로 평가하고 성공과 실패로부터 학습하여 반성적 분석과 자가 수정을 통해 지속적으로 능력을 향상시킨다. 이 튜토리얼은 구조화된 코드 구현을 안내하며 메모리 관리 및 기타 메커니즘에 대해 상세히 다룬다.
이 튜토리얼에서는 Together AI의 확장 생태계를 활용하여 텍스트를 빠르게 구조화된 질의응답 서비스로 변환하는 방법을 보여줍니다. 라이브 웹 페이지를 스크래핑하고 응집된 청크로 나눈 후 함께컴퓨터/m2-bert-80M-8k-retrieval 임베딩 모델에 제공하는 과정을 다룹니다.
이 기사는 Anthropic의 Claude 모델로 구동되는 지능적 라우팅 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 시스템은 사용자 요청을 자동으로 분류하고 특화된 핸들러로 보내어 응답 효율과 품질을 향상시킵니다.
급변하는 금융 환경에서는 전문화된 AI 에이전트를 활용하여 분석의 각 부분을 처리하는 것이 중요하며, Agno의 가벼운 모델에 중립적인 프레임워크는 Finance Agent와 Risk Assessment Agent와 같은 특정 에이전트를 신속하게 구축할 수 있도록 개발자에게 권한을 부여합니다.
구글 Colab에서 FastStream 및 RabbitMQ를 활용하여 인메모리 “센서 알림” 파이프라인을 구축하는 방법을 소개하는 노트북. FastStream의 RabbitBroker와 TestRabbitBroker를 이용하여 외부 인프라 없이 메시지 브로커를 시뮬레이션하며, 데이터 처리의 네 가지 단계를 조율한다.
Model Context Protocol은 강력한 도구를 Cursor와 같은 현대적인 IDE에 직접 통합하는 것을 매우 쉽게 만들어주어 생산성을 크게 향상시킵니다. 몇 가지 간단한 단계로 Cursor가 Figma 디자인에 액세스하고 코드 생성 기능을 사용하여 몇 분 안에 웹 페이지를 디자인할 수 있습니다.
