스터디 소개입니다 Chainlit의 chainlit-help 오픈소스를 분석하고, Context Stuffing vs RAG vs llms.txt 세 가지 방식을 비교하며 나만의 전문 분야 챗봇을 구현하는 스터디입니다. 중간에 나가신 분들이 계셔서 급하게 충원합니다 반드시 완주 의지 있으신 분만 읽어주세요 (예약금 있습니다) 새로운 라이브러리 사용법을 쉽게 파악할 수 있는 AI 어시스턴트를 세 가지 방식으로 만들어보며, 어떤 접근법이 더 효과적인지 직접 비교분석해볼 예정이에요. 📋 스터디 진행 방식 Context Stuffing 방식 : chainlit-help 프로젝트 적용 방식 RAG 기반 방식 : chainlit-help 변형해서 비교해보는 방식 llms.txt 기반 방식 : 실시간 문서 읽기 → MCP 서버 활용한 새로운 접근법 ⏰ 스터디 일정 (조율) 일시 : 매주 화요일 19:00-21:00 vs 매주 토요일 오전-낮타임 장소 : 가산디지털단지 or 신대방삼거리 기간 : 5주 시작 : 7/5(토) 첫 모임 📚 주차별 계획 1-2주차 : chainlit-help 완전 분석 + Context Stuffing/RAG 구현 방식 이해 3-4주차 : llms.txt 표준 학습 + Advanced RAG 기법 연구 5주차 : 개인 프로젝트 구현 + 3가지 방식 비교분석 ✅ 참여 조건 Python 초중급 이상 (필수) LangChain / LangGraph 기본 개념 (모르는 부분은 함께 학습) RAG 기본 이해 빠짐없이 참여할 의사 있으신 분 -> ⚡ 예약금 2만원 받고 진행하겠습니다 ! 끝까지 완주할 의지 💪 🎁 스터디 혜택 API 비용 지원 (OpenAI, Anthropic 등) 개인 포트폴리오 강화 📝 신청 방법 카카오톡: surinoel id로 개인톡 연락주세요 제출 정보 : 간단한 자기소개 Python/LangChang 경험 수준 구현하고 싶은 도메인 분야 스터디 참여 동기 ⚡ 마감: 선착순 1명! 빠른 연락 필수 참고 자료 chainlit-help: https://github.com/Chainlit/chainlit-help 데모: https://help.chainlit.io/ 이전 스터디 후기: https://inf.run/RAvgq 현업에서 LangChain/LangGraph로 AI 시스템 개발 중이고, 이전 스터디도 성공적으로 운영했어요. 함께 배우며 성장할 수 있는 실용적인 스터디 만들어보겠습니다!
스터디 소개 Chainlit의 chainlit-help 오픈소스를 분석하고, RAG vs llms.txt 두 가지 방식을 비교하며 나만의 전문 분야 챗봇을 구현하는 스터디입니다. 새로운 라이브러리 사용법을 쉽게 파악할 수 있는 AI 어시스턴트를 두 가지 방식으로 만들어보며, 어떤 접근법이 더 효과적인지 직접 비교분석해볼 예정이에요. 📋 스터디 진행 방식 RAG 기반 방식 : chainlit-help 프로젝트 완전 분석 → 고도화된 RAG 기법 적용 llms.txt 기반 방식 : 실시간 문서 읽기 → MCP 서버 활용한 새로운 접근법 ⏰ 스터디 일정 (확정) 일시 : 매주 화요일 19:00-21:00 장소 : 가산디지털단지 메타페이스 기간 : 5주 시작 : 7/1(화) 첫 모임 📚 주차별 계획 1-2주차 : chainlit-help 완전 분석 + RAG 구현 방식 이해 3-4주차 : llms.txt 표준 학습 + Advanced RAG 기법 연구 5주차 : 개인 프로젝트 구현 + 두 방식 비교분석 🚨 긴급충원 이유 한 분이 개인사정으로 나가셔서 1명 충원합니다! 이미 3명이 확정되어 있고, 7/1부터 바로 시작 예정이라 빠른 결정 필요해요. ✅ 참여 조건 Python 초중급 이상 (필수) LangChain 기본 개념 (모르는 부분은 함께 학습) RAG 기본 이해 매주 화요일 19:00-21:00 참석 가능 끝까지 완주할 의지 💪 🎁 스터디 혜택 API 비용 지원 (OpenAI, Anthropic 등) 소규모 밀착 스터디 (최대 4명) 실무 적용 가능한 RAG 시스템 개인 포트폴리오 강화 💻 기술 스택 Framework: LangChain, LangGraph Frontend: Chainlit Vector DB: Chroma, Pinecone LLM: OpenAI, Claude, Gemini 기타: llms.txt, MCP Server 📝 신청 방법카카오톡 오픈채팅 : https://open.kakao.com/o/sqQ2g1Bh 제출 정보 : 간단한 자기소개 Python/LangChang 경험 수준 구현하고 싶은 도메인 분야 스터디 참여 동기 ⚡ 마감: 선착순 1명! 빠른 연락 필수 참고 자료 chainlit-help: https://github.com/Chainlit/chainlit-help 데모: https://help.chainlit.io/ 이전 스터디 후기: https://inf.run/RAvgq 현업에서 LangChain/LangGraph로 AI 시스템 개발 중이고, 이전 스터디도 성공적으로 운영했어요. 함께 배우며 성장할 수 있는 실용적인 스터디 만들어보겠습니다! 7/1 바로 시작이라 관심 있으시면 빠르게 연락주세요! 🔥 모집되면 글 내리도록 하겠습니다
꼭 해야하는건 아닌데, 하면 좋은거 / 하고 싶은 거 있으신가요 3.30(일)까지 모집 / 3.31(월) 부터 시작. 스터디 주제 : "이번주 이건 무족권 끝낸다" 있으신가요 (리마인드 챗봇 같이 쓰실분) 스터디 목표 : 리마인드 챗봇으로 뭐든 일주일 목표 Done 하기 예상 스터디 일정(횟수) : 매일 예상 커리큘럼 간략히 : 타입폼 입력 > 오픈카톡 톡 보내면 끝 (그 뒤로는 카톡으로 알아서) 타입폼 https://inf.run/eaiN6 예상 모집인원 : 5명 (많이 소화는 못해서 선착순 5명만 해요) 스터디 소개와 개설 이유: 챗봇 프롬프트 만들었는데 같이 쓰실 분 구해요. 꼭 해야하는게 아니면, 딱 끝내기 어렵더라고요. 운동이나 블로그 작성 같이 '하면 좋은 것들'은 누가 옆에서 감시해주면 좋겠다 싶어서 챗봇 만들었는데 요긴하게 쓰고 있습니다... 제가 게으르기도 하고 자주 까먹어서.. 하루 1번 이상 리마인드만 되게 해놨는데 나쁘지 않아요. 저도 꾸준히 사용할겸, 디벨롭 할겸 같이 쓰실분 모집해봅니다 스터디 관련 주의사항 : 남이 리마인드 해준다 정도만 기대해주세요 + 존윜 컨셉 주의 저 혼자 쓰려고 만든거라 퀄리티가 아주 높지는 않아요 ㅎㅎ 스터디에 지원할 수 있는 방법을 남겨주세요. 타입폼 제출 https://inf.run/eaiN6 제출하고 카톡 남기기 (제출하면 카톡 링크 나와용) 참고 사항 : 스터디 게시판에 영리를 목적으로 하는 게시글(유료 과외 및 멘토링 등)을 작성한 경우 해당 글은 운영 방침에 의해 중단, 삭제될 수 있음을 안내드립니다. 타입폼 캡쳐한거에요
목적 “2024 새싹 해커톤”에 함께 참여할 팀원 모집합니다. 관련 링크 : https://www.allforyoung.com/posts/49448 방향성 입문자가 해커톤을 목표로 LLM 서비스 개발의 한 사이클을 경험한다. LLM서비스에 추천 기능을 도입한다. 계획 ~ 7월 12일 새싹 해커톤에 접수한다. ~ 07월 22일 예선 프로젝트를 수행한다. 모집자 소개 LLM 서비스 개발과 해커톤을 경험하고 싶은 백엔드 개발 취업 준비생입니다. LLM 서비스가 처음이지만 관심을 가져 해커톤 준비를 통해 학습하고 싶은 초기 입문자입니다. 자격요건 해커톤을 통해 LLM 서비스 개발을 경험하고 싶은 입문자 입문자들을 리딩하며 함께 해커톤을 나가고 싶은 경력자 연락 메일 : wwong7247@gmail.com 오픈카톡방: https://open.kakao.com/o/sL31Z3yg
동기 취미로 LLM 서비스를 개발하고자 합니다. 입문자 입장에서 함께 학습하고 정보를 공유할 네트워크가 필요해서 개설했습니다. 방향성 입문자가 취미목적으로 부담되지 않는 선에서 진행하는 모임입니다. 챗봇, LLM 개발에 관심이 있어 함께 학습해보고 싶은 입문자에게 적합하다고 생각합니다. 시작부터 함께 학습해보고 장기적으로 “LLM 서비스 개발” 에 대한 의견 공유할 수 있는 네트워크가 되기를 희망합니다. 진행방법 일주일에 한번 온라인으로 “LLM 서비스 개발” 이라는 주제로 자유롭게 이야기할 예정입니다. 학습법, 활용사례, 개발 과정 등을 공유하며 공유된 정보를 팀페이지로 아카이빙합니다. 함께 공모전을 준비하는 것도 생각하고 있습니다. 얻어갈 점 “LLM 서비스 개발” 에 대한 다양한 정보들을 공유할 수 있습니다. 의견이 맞다면 토이프로젝트를 진행할 수 있습니다. 지원자격 “LLM 서비스” 또는 “LLM 서비스 개발” 에 관심이 있는 누구나 모집자 소개 금융 또는 핀테크 백엔드 개발 취업 준비생 9개월 개발 인턴 및 근무 경험 있음 부트갬프 교육 수료 컴퓨터 공학 졸업 연락 메일 : wwong7247@gmail.com 오픈 카톡방 : https://open.kakao.com/o/sQfE9Vyg
