입문자를 위한 LangChain 기초 — v1.0+ 업데이트

LangChain v1.0+의 단순화된 API와 무료 LLM(Gemini · Groq · Ollama)으로, 카드 등록 부담 없이 LLM · Agents · RAG의 핵심을 끝내는 입문 강의.

(4.8) 수강평 412개

수강생 5,941명

난이도 초급

수강기한 무제한

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먼저 경험한 수강생들의 후기

4.8

5.0

안주현

43% 수강 후 작성

좋은 강의 감사합니다.

5.0

Baek-Kwangho

71% 수강 후 작성

간편하게 보기 너무 좋아요

5.0

컴공과

57% 수강 후 작성

기본 개념과 실습 코드를 통해 쉽게 이해 할 수 있게 구성이 되어 있어 너무 좋았습니다. 또한 터치펜으로 코드의 동작 흐름을 설명해 주셔서 코드의 분석이 완벽하게 이해되는 강의였습니다.

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • LangChain v1.0+ 핵심 구조 이해 (init_chat_model, LCEL, Runnable)

  • 구조화 출력(Structured Output)과 Pydantic 활용

  • Tool Calling과 LangGraph 기반 AI Agent 구현 (create_agent)

  • RAG 파이프라인 구축 (임베딩 → FAISS → Retrieval → 생성)

  • 무료 LLM API 활용법 (Google Gemini · Groq · Ollama)

입문자를 위한 LangChain 기초

LLM 애플리케이션을 쉽고 편하게 개발할 수 있는 대표적인 프레임워크인 랭체인 입문 강의입니다.





이런 내용을 배워요

LangChain 기본 구조

  • LangChain의 기본 개념과 사용법을 실습을 통해서 학습합니다.

  • 최신 안정 버전(v0.1.10)을 적용합니다.

LangChain v0.1.1*

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

  • LLM 기반 생성형 AI 모델의 환각 현상을 방지할 수 있는 대표적인 기법인 RAG에 대해서 공부합니다.

구글 코랩 실습 환경

기존 수강생 안내문

📢 기존 수강생 분들께

본 업데이트는 LangChain v1.0 의 메이저 변경에 맞춰 강의 전체를 새로 촬영한 버전입니다. 기존 v0.x 영상은 별도 섹션(아카이브)에서 계속 시청 가능하며, 신규 12강은 동일 강의 내에서 수강 가능합니다.

변경 핵심:

  • 7강 → 12강(이론편 6 + 실습편 6) 으로 확장

  • OpenAI 유료 API → Gemini 무료 API 기본 사용

  • LangGraph 기반 Agents · Tool Calling · Structured Output 신규 챕터 추가

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows / macOS / Linux 모두 가능

  • 사용 도구: VS Code(로컬, 권장) 또는 IDE, Python 3.12 이상, 무료 API 키 1개 발급 필요 (Google Gemini 추천 — 카드 등록 불필요 / 또는 Groq, Ollama, OpenAI 중 택1)

  • PC 사양: 일반 사무용 PC 가능 (로컬 Ollama 모델 사용 시 RAM 8GB 이상 권장)

  • (필독!) 실습환경 셋업 가이드:https://github.com/pandas-studio/langchain-basic-course/blob/main/SETUP.md

학습 자료

선수 지식 및 유의사항

  • 파이썬 기본 지식, 머신러닝에 대한 이해가 있는 분


  • 파이썬 문법이나 인공지능 원리에 대한 내용은 다루지 않습니다.

  • 질문 또는 의견이 있으시면 편하게 질문해주세요.


연계 강의 안내 (1)

  • RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

  • RAG 구현부터 성능 평가까지 -

    9시간으로 끝내는 실전 AI 개발

    • LangChain 기반 RAG 시스템 구축 실습

    • 고급 RAG 기법 학습

    • RAG 시스템 성능 평가 방법론

    • LangChain의 최신 LCEL 문법과 Runnable 활용법


  • 링크: https://inf.run/CxVA3

연계 강의 안내 (2)

  • 프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG 만들기 - LangChain, Gradio 활용

  • 총 4개의 프로젝트로 구성


    • 간단한 QA 챗봇 : 개발환경 셋팅, LLM Chain 구조, Gradio 인터페이스 이해  

    • PDF 기반 RAG 챗봇 : RAG 기법 이해, 모델 파라미터 이해, 챗봇 인터페이스 구현

    • 데이터 분석 챗봇 : CSV 파일을 업로드하고, 해당 데이터를 분석 (Single Agent)

    • 투자 분석가 챗봇 : 암호화폐 관련 리서치 및 투자 분석 (Multi Agent) 

  • 링크: https://inf.run/SKi9z

연계 강의 안내 (3)

  • LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

  • LangChain과 LLM으로 업그레이드하는

    웹 크롤링 & 데이터 분석


    • 웹 크롤링/스크래핑 활용한 데이터 수집

    • LangChain 도구와 LLM 활용하여 데이터 수집, 정제, 분석

    • LLM을 활용한 예측 분석 (감성 분석, 요약, 상품 추천 등)

  • 링크: https://inf.run/JrSKR

연계 강의 안내 (4)

  • AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

  • 랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트


    • 랭그래프(LangGraph)를 활용한 AI 에이전트 구조 설계 및 구현

    • AI 에이전트를 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 적용

    • Tool Calling(도구 호출) 기능 구현으로 AI 에이전트의 능력 확장하기

    • Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG 등 최신 에이전트 RAG 아키텍처 마스터하기

  • 링크: https://inf.run/tkfVa

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 랭체인(LangChain)을 처음 배우는 입문자

  • v0.x 시절 LangChain을 배웠지만 v1.0의 변경점을 따라가지 못한 분

  • 카드 등록 없이 무료로 생성형 AI 실습을 해보고 싶은 분

  • AI 에이전트 / RAG 챗봇 개발의 첫 발을 떼고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬

  • 머신러닝 기초

안녕하세요
판다스 스튜디오입니다.

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수강생

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답변

4.8

강의 평점

10

강의

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

 

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

 

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

  

[집필]

 

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

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수강평

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412개

4.8

412개의 수강평

  • 해삐님의 프로필 이미지
    해삐

    수강평 2

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

    랭체인에 입문하기 좋은 강의였습니다 감사합니다!

  • Baek-Kwangho님의 프로필 이미지
    Baek-Kwangho

    수강평 1

    평균 평점 5.0

    5

    71% 수강 후 작성

    간편하게 보기 너무 좋아요

  • 컴공과님의 프로필 이미지
    컴공과

    수강평 6

    평균 평점 5.0

    5

    57% 수강 후 작성

    기본 개념과 실습 코드를 통해 쉽게 이해 할 수 있게 구성이 되어 있어 너무 좋았습니다. 또한 터치펜으로 코드의 동작 흐름을 설명해 주셔서 코드의 분석이 완벽하게 이해되는 강의였습니다.

  • 안주현님의 프로필 이미지
    안주현

    수강평 1

    평균 평점 5.0

    5

    43% 수강 후 작성

    좋은 강의 감사합니다.

  • 조현선님의 프로필 이미지
    조현선

    수강평 2

    평균 평점 5.0

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    43% 수강 후 작성

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