BEST

AI 개발

AI에이전트 개발

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

Name: RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
Price: 66000 KRW

실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다

(4.9) 수강평 243개

수강생 2,375명

강병진

이론 실습 모두

NLP

LLM RAG LangChain vector-database openAI API

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

LangChain
Large Language Model
Vector Database
Retrieval Augmented Generation(RAG)

실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자가 말아주는 RAG

데이터 전처리 및 효율적인 Retrieval: RAG 구성을 위해 필요한 데이터 전처리 기술과 키워드를 활용하여 검색 효율을 극대화하는 방법을 배웁니다.
효율적인 프롬프트 작성방법: LLM 성능이 좋아져서 한국어로도 프롬프트를 작성해도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. LangChain의 PromptTemplate을 활용해서 한국어 프롬프트 작성 방법을 배웁니다.
LLM 성능 평가와 서비스 최적화: 서비스 배포 후 LLM 평가를 통해 모델의 성능, 신뢰성, 정확성을 체계적으로 측정하고 최적화하는 방법을 익힙니다.

이 강의의 특징

📌 현업에서 LLM Application 개발/배포/운영 중 몸으로 부딛히면서 배운 노하우들을 담았습니다

📌 이론 10% 실습 90%. 필수 이론만 가볍게 설명하고 모든 강의는 라이브 코딩으로 이루어집니다

📌 에러를 의도적으로 편집하지 않았습니다. LLM 서비스 개발 중 디버깅 하는 방법을 배울 수 있습니다

📌 강의질문 해결 100%! 질의응답을 통해 강의 내용이나 현업에서 마주친 어려움을 같이 해결합니다

수강 후에는

데이터 전처리 및 키워드 활용: RAG 구성을 위해 필요한 데이터 전처리 기술과 키워드를 활용하여 검색 효율을 극대화하는 방법을 배울 수 있어요.
모델 성능 평가: LLM 평가를 통해 모델의 성능, 신뢰성, 정확성을 체계적으로 측정하고 최적화하는 방법을 익히게 돼요. 평가 결과를 통해 모델의 품질을 향상시키는 방법을 배워요.
서비스 배포 및 유지보수: Streamlit과 같은 도구를 사용하여 애플리케이션을 배포하고 유지보수하는 방법을 익히고, 실무에 바로 적용할 수 있는 스킬을 갖추게 돼요.
Hallucination 문제 해결: LLM 모델이 생성하는 부정확한 정보를 최소화하고, 더 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위한 기술을 배우게 돼요.
최신 AI 기술 이해 및 응용: RAG와 같은 최신 AI 기술을 이해하고 이를 활용하여 나만의 AI 응용 프로그램을 개발할 수 있어요

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

LLM 서비스를 만들어보고 싶은 개발자
LLM Application 개발 경험이 있는 개발자
RAG 구성중 어려움을 겪는 개발자

선수 지식,
필요할까요?

파이썬

안녕하세요
입니다.

11,719

명

수강생

590

개

수강평

343

개

답변

4.9

점

강의 평점

개

강의

(전) GS 그룹 AI Agent 플랫폼 개발/운영
(전) 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

커리큘럼

전체

25개 ∙ (3시간 36분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 1. 강의의 목적과 대상

2개 ∙ (3분)

섹션 2. 2. 본격적인 개발 전 필요한 배경지식

2개 ∙ (19분)

섹션 3. 3. LangChain을 활용한 Retrieval Augmented Generation(RAG) 구성

11개 ∙ (1시간 37분)

5. 3.1 환경 설정과 LangChain의 ChatOpenAI를 활용한 검증
09:43
6. 3.1.1 OpenAI API quota를 늘리는 방법
04:12
7. 3.1.2 수강하면서 OpenAI API를 결제하기 싫은경우 (feat. ChatUpstage)
03:28
8. 3.1.3 보안문제로 인해 외부 API를 연동할 수 없는 경우 (feat. Ollama)
04:25
9. 3.2 LangChain과 Chroma를 활용한 RAG 구성
19:12
10. 3.2.1 OpenAIEmbeddings 대신 UpstageEmbeddings를 활용하는 방법
03:27
11. 3.3 LangChain 없이 구성하는 RAG의 불편함
18:21
12. 3.4 LangChain을 활용한 Vector Database 변경 (Chroma ➡️ Pinecone)
10:17
13. 3.4.1 Pinecone에 UpstageEmbedding을 활용한 데이터 적재
08:32
14. 3.5 Retrieval 효율 개선을 위한 데이터 전처리
06:51
15. 3.6 Retrieval 효율 개선을 위한 키워드 사전 활용
09:06

섹션 4. 4. Streamlit을 활용한 ChatBot 구현

5개 ∙ (48분)

섹션 5. 5. 부록

5개 ∙ (47분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

243개

4.9

243개의 수강평

hyuntaklee
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
ランチェーンにこんな名講義がありません！私がランチェイン一人で一度見てみると市中に出てきたランチェイン関連図書は芽生えて購入し、講義もものすごく購入していたのに、ランチェインのバージョンアップのために無用物になったのが一二人ではなく、初心者の立場で理解できるように説明することがなかったええと。ところがカン・ビョンジン様の講義はバージョンもすべて最新なのに聞いてみるとロジックが一つ一つすべて理解できます。ランチェインを学びたい皆に注目したい講義です
- jasonkang
  지식공유자
  ありがとうございます！講義のメリットは、コードがDeprecateになれば、さらに更新が可能な点だと思います。もしランゲインでアップデートが発生したら、私も講義をアップデートして申し上げますよ〜
swgoodcode
수강평 9
∙
평균 평점 5.0
5
95% 수강 후 작성
感じたこと 1）私はプライベートllmサービスを作成したと？実話？…簡単… 2）講師はこの多くの技術をどのように学んだのか… ずっと進むことができますか？欲求不満… でもふとアイデアが浮かび上がりましたね…。講師様を督促して次の講義を作らせよう… お待ちしております！早く次の講義をお願いします！実務でインターネットが不可能な環境なのでラマ3にする方法が気になります。そしてランスミスについてよく扱いたくなりました。
- jasonkang
  지식공유자
  ＆quot;講義を聞いてサービスを実装できるレベル＆quot;という認定を受けたようです。本当にありがとうございます。質問で投稿した内容に回答したように、LLM Evaluationは別途講義を撮影する予定です。講義が出たら一番先にお知らせします！
host08060121
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
95% 수강 후 작성
簡単なチャットボットを作ってみようと、数日をチャジピティと賑わった時間が無色に本当に理解しやすく開発過程を学ぶことができました。一人で勉強する時とは違って、何がどこに必要なのかわかり、とても良かったです。 Windowsユーザーも大変難しくないように追いつくことができました。おすすめです
- jasonkang
  지식공유자
  ありがとうございます☺️初めてやってみる方も簡単について行けるように企画しましたが、よく受けていただいたようです！私は今後LLM関連の仕事を続けていきたいと思います。
guinnessop5968
수강평 7
∙
평균 평점 5.0
5
69% 수강 후 작성
短くてパワフルな講義です。核心だけをきゅっと抜き出して伝える講義です。他の講義を受けてみたら、回りくどく説明してかえって難しく、理解もできず😭😭😭😭😭😭 他の講義もたくさん作ってください。
buildup
수강평 6
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
100% 수강 후 작성
講義がとても面白くて躍動的です。そして知りたかったことや疑問に思っていた内容がほとんどなので最高です。 Inflearnで結構決済しましたが、何度も繰り返し見るのは初めてです。確実に概念が掴めていきます。本当にありがとうございます。本当におすすめです。

₩66,000

강병진님의 다른 강의

지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!

LangGraphを活用したAI Agent開発（feat. MCP）

jasonkang

大企業AI Agent担当者のノウハウがぎっしり詰まったLangGraph。現場でぶつかりながら得た知識をお伝えします。

Basic

prompt engineering, LLM, AI Agent

LangGraphを活用したAI Agent開発（feat. MCP）

jasonkang

会社ですぐに使える業務自動化AIエージェント (w. n8n, LangGraph)

jasonkang

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

Basic

n8n, AI, LangChain

会社ですぐに使える業務自動化AIエージェント (w. n8n, LangGraph)

jasonkang

1時間で終わるLangChainの基本

jasonkang

コーヒー一杯の価格で楽しめる(?) 公式文書から重要な部分だけを抽出したLangChainの基本講座です。本格的な開発に入る前にLangChainの文法に慣れましょう!

Beginner

LLM, LangChain, prompt engineering

1時間で終わるLangChainの基本

jasonkang

Flutterで作るLLMチャットボット (feat. Gemini)

jasonkang

Flutterが初めてですか？ Flutter Contributorが最初から一つずつご紹介します！ Geminiを活用したAIプロジェクトでFlutter開発を始めてみましょう

Basic

Flutter, Chatbot, gemini

Flutterで作るLLMチャットボット (feat. Gemini)

jasonkang

実務に直接適用するストーリーブックとUIテスト

jasonkang

ストーリーブックの活用法A to Z.ストーリーブックのすべてを表示します

Basic

storybook, ui-testing, React

実務に直接適用するストーリーブックとUIテスト

jasonkang

2時間で終わるフロントエンドテスト基本機

jasonkang

テストコード！どこから始めなければならないのか、大変な方のために準備しました。テスト作成から、自動化による配布まで一度に！

Basic

React, Cypress, Jest

2時間で終わるフロントエンドテスト基本機

jasonkang

実務に直接適用する AWS デプロイ

jasonkang

AWSでサービスをデプロイ/運営したい方のために用意しました。

Basic

AWS, Docker, aws-ecs

実務に直接適用する AWS デプロイ

jasonkang

비슷한 강의

같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!

Gen AI RAG実戦ガイド、Langchainを活用したAIチャットボット完全攻略

masocampus

LangchainとRAGを通じてAIチャットボットシステムを構築する完全ガイド！生成型AI開発技術のための体系的な学習過程を提供します。

Basic

LangChain, FastAPI, RAG

Gen AI RAG実戦ガイド、Langchainを活用したAIチャットボット完全攻略

masocampus

graphRAG - Neo4Jで実装するナレッジグラフベースRAGシステム (feat. LangChain)

pdstudio

Neo4Jで実現する知識グラフベースRAGシステム：単純なベクトル検索を超え、データ関係まで活用する次世代検索技術グラフデータベースの力でRAG性能を最大化する！

Basic

RAG, LangChain, neo4j

graphRAG - Neo4Jで実装するナレッジグラフベースRAGシステム (feat. LangChain)

pdstudio

本当に現場で通用するOCR、このように作ります。

nexthumans

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

Basic

Python, AI, openai

本当に現場で通用するOCR、このように作ります。

nexthumans

[LLM 101] LLM必須基礎＆LLaMA SFTチューニング (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

Basic

NLP, ChatGPT, LLM

[LLM 101] LLM必須基礎＆LLaMA SFTチューニング (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

エージェント開発、難しいと思っていませんか？Microsoftとなら簡単です！

microsoftkr

Microsoft 365 Copilotエージェントの動作原理と開発ツールを活用し、自分が望む形で動作するエージェントを設計し拡張する方法を体系的に学ぶことができます。1章では、エージェントを作成する前に必ず知っておくべき概念と原理を整理し、2章では、さまざまなシナリオに適したエージェントのタイプとツールを確認した後、3章では、Agent Builder、SharePoint Agent、Copilot Studioを活用して、自分で独自のエージェントを実装してみてください。基礎から実践まで、この講義一つでCopilotエージェントの可能性を実務に繋げることができます！