
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
강병진
실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다
초급
LLM, RAG, LangChain
LLM Agent
LLM
Prompt Engineering
Retrieval Augmented Generation(RAG)
AI Agent
학습 대상은
누구일까요?
LLM에 관심있는 개발자
LLM Application을 배포/운영중인 개발자
LLM Application을 고도화 하고싶은 개발자
선수 지식,
필요할까요?
Python
5,640
명
수강생
417
개
수강평
283
개
답변
4.9
점
강의 평점
9
개
강의
(현) GS 그룹 AI Agent 플랫폼 개발/운영
(현) GS 그룹 DX BootCamp 멘토/코칭
(전) 시리즈 C AI 스타트업 테크리드
Stanford University Code in Place Python Instructor
네이버 부스트캠프 웹/모바일 멘토
네이버 클라우드 YouTube Channel presenter
원티드 프리온보딩 프론트엔드/백엔드 챌린지 진행 (누적 6000+)
항해 AI 플러스코스 1기 코치
전체
29개 ∙ (6시간 20분)
전체
42개
5.0
42개의 수강평
수강평 6
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평균 평점 5.0
수정됨
5
랭체인 기본기부터 시작해서 RAG강의까지 쭉 도움을 너무 많이 받아서 랭그래프도 이어서 수강하였습니다. 실무에서 바로 쓰일 수 있을 내용들을 퀄리티 좋게 너무 잘 풀어서 설명해주십니다. 책 출판 계획이라고 강의에서 언급해주셨는데, 출판되면 꼭 커뮤니티같은곳에 언급해주셨으면합니다. 구입의사있습니다.
와, 정말 감동적인 수강평이네요! 🥹🙏 제 강의가 실무에 바로 적용될 수 있도록 준비한 만큼, 이렇게 좋은 피드백을 받으니 보람이 넘칩니다. 랭체인부터 랭그래프까지 함께해 주셨다니, 정말 감사드립니다! 책 출간도 열심히 준비 중인데, 꼭 커뮤니티에 소식 전해드릴게요! 이렇게 관심 가져주시는 것 자체가 저에게 큰 힘이 됩니다. 앞으로도 도움이 되는 강의와 콘텐츠로 보답하겠습니다. 진심 어린 후기 남겨주셔서 다시 한번 감사드립니다!
수강평 1
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평균 평점 5.0
수강평 1
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