
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
판다스 스튜디오
파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.
Basic
RAG, LangChain, LLM
Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템: 단순 벡터 검색을 넘어 데이터 관계까지 활용하는 차세대 검색 기술 그래프 데이터베이스의 힘으로 RAG 성능 극대화하기!
Neo4J 그래프 데이터베이스를 활용한 지식 그래프 구축 방법
지식 그래프(Knowledge Graph)를 RAG에 적용하는 방법
랭체인(LangChain)과 Neo4J를 연동하여 그래프 기반 검색 시스템 구현
다양한 검색 기법(기본 검색, 전문 검색, 벡터 검색) 활용 및 통합
Text2Cypher 기법을 통한 자연어 질의의 그래프 쿼리 변환
학습 대상은
누구일까요?
RAG 시스템의 성능과 정확도를 높이고 싶은 개발자
복잡한 관계를 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 싶은 분
단순 벡터 검색을 넘어 구조화된 지식 검색 시스템을 구축하고 싶은 분
지식 그래프(Knowledge Graph)를 AI 애플리케이션에 적용하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
파이썬
랭체인 (LangChain)
RAG
13,865
명
수강생
499
개
수강평
136
개
답변
4.8
점
강의 평점
7
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
58개 ∙ (7시간 4분)
해당 강의에서 제공:
8. 가변 길이 경로 탐색 (강의)
02:46
9. 가변 길이 경로 탐색 (실습)
07:58
10. 최단 길이 경로 탐색 (강의)
01:44
11. 최단 길이 경로 탐색 (실습)
02:53
12. 집계 함수
05:48
14. 복잡한 관계 패턴 결합
04:58
전체
23개
4.8
23개의 수강평
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
수강평 6
∙
평균 평점 4.8
수강평 4
∙
평균 평점 4.0
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
vectorRAG를 사용해본 후에 graphRAG에 대해서도 배워보고 싶었는데 마침 강의가 나와서 듣게 되었습니다. 기초개념 설명부터 실제 데이터를 이용한 데이터 가공과 여러 방식의 쿼리 서치... Hybrid 방식의 RAG까지 친절한 실습 파일을 통해 따라가면서 익힐 수 있어서 유익했습니다! 실제 제가 구현하고 싶었던 것이 있었는데 해당 강의를 수강하고 나서 곧장 배운 지식을 이용해 시작해볼 수 있을 거 같네요. 강사님 톤이 차분하면서도 막힘 없이 흘러 가서 1.7배속으로 들었는데도 거슬리는 것 없이 귀에 잘 들어와서 강의를 금방 완강 할 수 있었습니다! 강의 재밌게 잘 들었습니다 강사님. 다음 강의도 기대하고 있겠습니다!
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