챗봇을 만들며 배우는 ai agent 개발의 모든것(fastapi, RAG, vector, LangChain, sLLM/파인튜닝)
현시점 가장 중요한 AI 관련 기술을 총 망라한 RAG, VectorDB, LangChain, OpenAI, sLLM, 파인튜닝 에 대해 배웁니다.
11명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한





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에 관심있는 사람들도 듣는 중!





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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요
AI Agent의 기획, 설계, 개발 등 전체 라이프사이클에 대한 이해
벡터DB와 벡터유사도에 대한 원리
RAG에서 LangChain의 활용과 실습
sLLM(llama)과 파인튜닝(lora)에 대한 이해와 실습
쇼핑몰 고객센터 챗봇 서비스를 직접 구현하며, 현시점 AI 서비스에서 가장 중요한 RAG, Vector DB, LangChain, sLLM, LoRA 파인튜닝까지 실서비스 흐름으로 배웁니다
Backend
- - FastAPI
- - PostgreSQL
AI
- - RAG
- - LangChain
- - pgVector
- - OpenAI
sLLM &
Fine-tune
- - Ollama/Llama3.2
- - PEFT/LoRA
- - RunPod
- - Hugging Face
단순히 “챗봇 하나 만들기"에서 끝나지 않습니다. 실제 쇼핑몰 고객센터를 가정해 질문의 성격에 따라 서로 다른 처리 경로를 설계합니다"
FastAPI + OpenAI
- FastAPI 프로젝트 구조를 이해
- OpenAI API 연동과 Tool Calling 활용
RAG + LangChain
- RAG 기초, 벡터와 코사인 유사도의 원리, 임베딩과 벡터 DB
- LangChain으로 문서 로딩/청킹/임베딩/저장/검색(Retriever) 파이프라인 구성
RAG 최적화 전략 (심화)
- 대화 히스토리 관리로 후속 질문 문맥 반영 (Window memory)
- Semantic 캐싱 (Redis Stack)으로 토큰 비용 절감 + 응답 지연 최적화. 유사 질문이면 LLM 호출 없이 캐시 응답
- 하이브리드 검색(Dense + Sparse/BM25) 개념 및 랭킹 결합(RRF) 소개
sLLM + Fine-tuning
- 민감정보는 상용 LLM 외부 호출이 위험할 수 있어 로컬 sLLM 도입
- Ollama로 Llama 모델 실행 및 API 형태로 서버에서 호출 후 응답 생성
- PEFT/LoRA 파인튜닝으로 sLLM 모델 정확도 강화
- 어댑터 생과 Hugging Face 활용하여 병합 모델 업로드
- RunPod GPU 환경에서 학습/업로드/테스트까지 실습
sLLM
Fine-tuning
이런 분들께
추천드려요
학습 대상은
누구일까요?
최신 ai 트렌드에 대해 기술적 관점에서 이해해보고 싶은 기획자, PM 등
벡터DB, RAG, LangChain, sLLM, 파인튜닝에 대한 기초가 전혀 없는 ai 입문개발자
RAG, LangChain 등에 대해 알고는 있지만, 검색고도화를 위한 캐싱, 토큰 절감 등에 대한 ai agent 심화 전략이 필요한 개발자
안녕하세요
bradkim입니다.
인프런인증
커리어인증
3,677
명
수강생
399
개
수강평
133
개
답변
4.9
점
강의 평점
11
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강의
💪💪💪실무와 강의 경력을 갖춘 전문가 💪💪💪
안녕하세요 김선국입니다. 연세대학교를 졸업하고 대기업, 스타트업 등에서 소프트웨어 엔지니어로 일해왔습니다. 현재는 기업교육/부트캠프 전업 강사로 일하고 있습니다. 실무 경험과 강의 경험을 모두 갖춘 강사로서, 여러분들에게 반드시 알아야할 지식들 위주로 알기쉽게 전달 드리겠습니다.
프로필 : https://www.linkedin.com/in/seongukkim
기업교육문의 : ksg39412@naver.com
커리큘럼
전체
26개 ∙ (8시간 26분)
1. 수업개요
16:57
2. 환경세팅
25:10
3. fastapi 구조와 실행
30:45
4. 챗봇흐름
22:57
5. openai api활용
19:21
6. RAG개요
11:00
7. 벡터기본개념
13:34
8. 벡터유사도
09:45
9. 임베딩
16:21
10. 벡터DB
13:13
13. RAG실습(RAG조회)
23:46
17. 최적화전략(하이브리드검색)
22:00
18. 랭체인이론 및 RAG 마무리
18:31
19. sLLM 개요
18:54
20. sLLM 실습
18:50
21. 파인튜닝 개요
20:44
22. 파인튜닝 환경세팅
09:03
23. 파인튜닝 코드흐름
23:24
24. 파인튜닝 이론
28:10
25. 파인튜닝-실습
27:27
26. 수업마무리
17:05
수강평
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