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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

Name: RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
Price: 121000 KRW

이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실제로 시스템을 구축하며 성능을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

(5.0) 수강평 42개

수강생 523명

판다스 스튜디오

이론 실습 모두

AI검색

RAG LangChain LLM 챗봇 Python

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

LangChain을 활용한 RAG 시스템 구축하기
효과적인 검색 및 생성 기법 익히기
RAG 시스템의 성능 평가 방법
LangChain의 LCEL 문법과 Runnable 사용법

AI기술의 발전으로 RAG 시스템의 활용도가 높아졌지만, 배우고 구현하는 과정은 여전히 어렵습니다. 저 역시 처음 RAG를 공부할 때 많은 어려움을 겪었고, 그 경험을 바탕으로 이 강의를 기획하게 되었습니다.

강의는 단계별 실습을 바탕으로 실제로 동작하는 시스템을 만드는 데 중점을 두었으며, 기본 구현뿐만 아니라 검색 품질을 높이는 고급 기법과 성능 평가까지 다룸으로써 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실용적인 지식을 담았습니다.

연계 강의 안내

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트
- 랭그래프(LangGraph)를 활용한 AI 에이전트 구조 설계 및 구현
- AI 에이전트를 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 적용
- Tool Calling(도구 호출) 기능 구현으로 AI 에이전트의 능력 확장하기
- Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG 등 최신 에이전트 RAG 아키텍처 마스터하기
링크: https://inf.run/hTwjC

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

LLM 활용 RAG 시스템에 관심 있는 분들
LangChain을 활용한 AI 프로젝트를 시작하고 싶은 분들
RAG 검색 및 생성 성능 평가 방법을 배우고 싶은 분들

선수 지식,
필요할까요?

파이썬
입문자를 위한 LangChain 기초 (강의)

안녕하세요
입니다.

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4.8

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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

커리큘럼

전체

79개 ∙ (8시간 42분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 들어가며

9개 ∙ (36분)

1. 강의 소개
16:57
2. RAG의 기본 개념과 LangChain 소개
04:43
3. LangChain 설치 및 환경 설정 (개요)
06:38
4. Anaconda 가상환경 만들기 & 패키지 설치 & VS Code 실행 (conda 사용자)
03:40
5. Poetry 가상환경 만들기 & 패키지 설치 & VS Code 실행 (poetry 사용자)
04:09
6. 환경변수 설정방법(.env) 및 OpenAI API 인증키 등록
00:30
7. 실습파일 다운로드
8. 데이터 다운로드
9. 강의자료 다운로드

섹션 2. LangChain의 주요 RAG 컴포넌트 소개

9개 ∙ (56분)

10. 실습환경 준비
01:12
11. 문서 로더 (Document Loaders)
06:50
12. 텍스트 분할기 (Text Splitters)
09:47
13. 임베딩 모델 (Embeddings)
09:29
14. 벡터 저장소 (Vector Stores)
08:15
15. 검색기 (Retrievers)
03:03
16. 언어 모델 (LLMs)
06:47
17. 간단한 RAG 파이프라인 구현
07:25
18. Gradio 챗봇 인터페이스 구현
04:11

섹션 3. LangChain의 LCEL 문법

6개 ∙ (43분)

19. Prompt + LLM 연결하기
08:49
20. Prompt + LLM + OutputParser 연결하기 (StrOutputParser, JsonOutputParser, PydanticOutputParser)
11:41
21. Chat Completion Methods 이해 (invoke, stream, batch)
03:39
22. Runnable 객체 이해하기 1 (RunnableParallel)
05:54
23. Runnable 객체 이해하기 2 (RunnablePassthrough, RunnableLambda)
05:39
24. LCEL 활용 RAG 파이프라인 만들기 (feat. Gradio 스트림 출력)
07:58

섹션 4. 데이터 처리 및 임베딩 기법

17개 ∙ (1시간 47분)

섹션 5. 벡터 저장소 검색기 활용 및 검색 성능 평가

15개 ∙ (2시간 25분)

섹션 6. 고급 검색 기법의 이해 및 활용

13개 ∙ (1시간 8분)

섹션 7. LLM 답변 생성 및 평가

10개 ∙ (1시간 4분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

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42개

5.0

42개의 수강평

hanjin1choi2230
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jiwoonging8197
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5
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sunghoseo898071
수강평 1
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평균 평점 5.0
5
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やや難易度の高い講義でしたが、詳細な例を用いて理解しやすい教育でした。
- pdstudio
  지식공유자
  本当にありがとうございます！😊 より良い講義を準備して、またお会いしましょう！🌟
spaceface4433
수강평 5
∙
평균 평점 5.0
5
30% 수강 후 작성
ykjeong4392
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
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₩121,000

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