랭체인 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. LangChain의 핵심 아이디어는 무엇입니까?
   • 다단계 LLM 기반 애플리케이션 구성 및 조정
   • 대규모 언어 모델을 처음부터 훈련하기
   • 모델 추론을 위한 GPU 호스팅
   • 텍스트 프롬프트에서 이미지 생성
2. LangChain은 누가, 대략 언제 만들었나요?
   • 2020년의 샘 알트만
   • 2022년 말 해리슨 체이스
   • 2017년의 루카스 비왈드
   • 2023년의 제리 리우
3. LangChain 생태계 내에서 LangGraph는 어떤 용도로 사용되나요?
   • 훈련 지표 차트 그리기
   • 토큰 저장 프롬프트 압축
   • 상태를 저장하고 제어 가능한 에이전트 워크플로를 그래프로 구축
   • 프로그래밍 언어 간 코드 변환
4. LangSmith의 주요 역할은 무엇입니까?
   • 합성 데이터 세트 생성
   • 웹페이지 제공
   • API 키 암호화
   • LLM 응용 프로그램 추적, 디버깅 및 평가
5. LangChain에서 파이프 구문 '프롬프트 | 모델 | 파서'가 표현합니까?
   • 공유 Runnable 인터페이스를 통해 구성요소 구성
   • 스크립트 실행을 위한 쉘 명령
   • 데이터베이스 쿼리
   • 체인을 삭제하는 방법
6. What happens when a LangGraph node invokes interrupt() with a checkpointer configured?
   • The graph discards its state and restarts training
   • The graph pauses with state saved, then can resume after external input
   • The graph converts the interrupt into a stateless chain
   • The graph changes the base model weights
7. What kind of evaluation does LangSmith describe as monitoring application traces in production?
   • Offline evaluation on a fixed pre-deployment dataset only
   • A test that fine-tunes the application’s foundation model
   • Online evaluation that checks selected production runs for quality signals
   • An evaluation that reports only GPU training throughput
8. What does an offline LangSmith evaluation test?
   • Only GPU utilization during model training
   • Every production user response with no reference examples
   • A guarantee of correctness on unseen inputs
   • An application against a curated dataset before deployment