graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
판다스 스튜디오
Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템: 단순 벡터 검색을 넘어 데이터 관계까지 활용하는 차세대 검색 기술 그래프 데이터베이스의 힘으로 RAG 성능 극대화하기!
초급
RAG, LangChain, neo4j
LangChain v1.0+의 단순화된 API와 무료 LLM(Gemini · Groq · Ollama)으로, 카드 등록 부담 없이 LLM · Agents · RAG의 핵심을 끝내는 입문 강의.
수강생 5,941명
난이도 초급
수강기한 무제한





유비큐테크놀로지
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





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먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
안주현
좋은 강의 감사합니다.
5.0
Baek-Kwangho
간편하게 보기 너무 좋아요
5.0
컴공과
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.
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)
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
18,677
명
수강생
981
개
수강평
177
개
답변
4.8
점
강의 평점
10
개
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]
파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사) : https://zrr.kr/x1ec
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사) : https://zrr.kr/RPaE
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사) : https://zrr.kr/PrVN
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사) : https://zrr.kr/4fyq
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스) : https://wikidocs.net/book/14473
[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU
전체
20개 ∙ (1시간 3분)
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