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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 2,372명

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.

11,707

명

수강생

589

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

Hyuntak Lee
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
랭체인에 이런 명강의가 없습니다! 제가 랭체인 혼자 한 번 파보겠다고 시중에 나온 랭체인 관련 도서는 싹다 구입하고, 강의도 엄청 구매하고 했는데,, 랭체인의 버전업 때문에 무용지물이 된 게 한둘이 아니고, 초심자 입장에서 이해되게 설명하는게 없었어요. 그런데 강병진님 강의는 버전도 다 최신인데다가 듣다보면 로직이 하나하나 다 이해가 돼요. 랭체인을 배우고 싶은 모두에게 강추하고 싶은 강의입니다
- 강병진
  지식공유자
  감사합니다! 강의의 장점은 코드가 Deprecate되면 추가로 업데이트가 가능한 점이라고 생각합니다. 혹시나 랭체인에서 업데이트가 발생하면 저도 강의를 업데이트하고 말씀드릴게요~
swgoodcode
수강평 9
∙
평균 평점 5.0
5
95% 수강 후 작성
느낀점 1) 내가 개인 llm 서비스를 만들었다고? 실화?…쉽다… 2) 강사님은 이 많은 기술 어떻게 배운거야…내가 계속 나아갈 수 있을까? 좌절… 하지만 문득 아이디어가 떠오르더군요… 강사님을 독촉해서 다음 강의를 만들게하자… 기다리겠습니다! 빨리 다음 강의 부탁드려요!! 실무에서 인터넷이 불가능한 환경이라 라마3로 하는 방법이 궁금합니다. 그리고 랭스미스에 대하여 잘 다루고 싶어졌습니다.
- 강병진
  지식공유자
  "강의를 듣고 서비스를 구현할 수 있는 수준" 이라는 인정을 받은 것 같습니다. 정말 감사합니다. 질문으로 올려주신 내용에 답변 드린 것처럼 LLM Evaluation은 별도의 강의를 촬영할 예정입니다. 강의가 나오면 제일 먼저 알려드릴게요!
host0806
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
95% 수강 후 작성
간단한 챗봇을 만들어보려고 며칠을 챗지피티와 씨름했던 시간이 무색하게 정말 이해하기 쉽게 개발 과정을 배울 수 있었습니다. 혼자 공부할 때와는 다르게 어떤게 어디에 필요한지 알 수 있어 너무 좋았습니다. 윈도우 사용자도 크게 어렵지 않게 따라갈 수 있었습니다. 추천합니다
- 강병진
  지식공유자
  따흑 감사합니다 ☺️ 처음 해보시는 분들도 쉽게 따라가실 수 있도록 기획했는데 잘 받아주신 것 같아요! 저는 앞으로 LLM 관련 업무를 계속 할거라 도움 드릴 수 있는 자료들을 많이 공유드려보겠습니다!
JAY probio
수강평 7
∙
평균 평점 5.0
5
69% 수강 후 작성
짧고 강력한 강의입니다. 핵심만 쏙쏙 뽑아서 전달하는 강의입니다. 다른 강의 들어보니까 돌려돌려 설명해서 더 어렵기만하고 이해도 안되고 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ 다른 강의도 많이 만들어주세요
Dominus Mr.
수강평 6
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
100% 수강 후 작성
강의가 굉장히 재밌고 역동적입니다. 그리고 알고 싶고 궁굼했던 내용이 대부분이라 짱짱입니다 인프런에서 결제 꽤 많이 했는데, 몇번씩 돌려 보고 또보고 하는 건 처음 인 것 같습니다. 확실히 개념이 잡혀 갑니다. 진짜 감사합니다. 진짜 추천합니다.

₩66,000

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