(LLM개발) 랭체인과 챗GPT를 활용한 RAG 챗봇 만들기

ChatGPT는 쓰는데, 왜 이런 답이 나오는지는 설명하기 어렵지 않으셨나요? “RAG, 에이전트, 파인튜닝… 용어는 아는데 정확히 설명하긴 어렵다” “LLM관련 용어를 들으면 말문이 막힌다” “AI 회의에서 개념 설명이 항상 애매하다” 이 강의는 바로 이런 분들을 위해 만들어졌습니다. 이 강의는 LLM을 ‘툴’이 아니라 ‘구조’로 이해하기 위한 이론 강의입니다. ChatGPT나 Gemini를 사용하는 법이 아니라, 왜 그렇게 동작하는지 설명할 수 있는 기준을 만들어 줍니다.

“LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!” 이 강의는 처음 LLM을 접하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 입문 실습 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 모델 불러오기 → 데이터 적용 → 학습 → 결과 비교까지 전 과정을 단계별로 안내합니다. 짧은 시간 안에 LoRA·QLoRA와 같은 최신 경량 파인튜닝 기법의 흐름을 직접 경험하며, “LLM 파인튜닝이 이렇게 돌아가는구나”라는 감을 잡을 수 있습니다. 많은 자원이 없어도, 내 도메인에 특화된 LLM을 만들어보는 성취감을 직접 느껴보세요!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

텍스톰(TEXTOM)에 대한 원론적 이론 위주 설명 대신, 실전 예제 실습을 통해 텍스트마이닝 및 빅데이터 분석 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

파이썬과 ChatGPT를 활용한 텍스트마이닝 분석 기법,빅데이터 분석 기법, 단어빈도분석,워드클라우드 시각화, 형태소분석,토픽모델링 분석 기법을 배우며, 논문 작성 시 필요한 텍스트마이닝 데이터 분석 기법 활용법, 연구논문에 기초적인 활용법에 관한 강의입니다.

LLM 기초이론, LangChain과 RAG의 핵심적인 기술을 마스터하는 강의입니다. LLM기초부터 실무에 쓰이는 최신 AI 기술을 쉽게 배울 수 있습니다!

AI가 단순히 대답만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 행동하는 LLM Agent의 시대입니다. 이 강의는 단 90분 실습으로 에이전트의 핵심 원리와 구조를 직접 구현하며 배우는 입문형 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 코드 중심의 실습 흐름으로 “AI가 어떻게 판단하고 툴을 사용하는지”를 직접 체험할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서, AI 자동화의 첫걸음을 함께 시작해 보세요.

주가 데이터 분석 입문자를 위한 강의입니다. 파이썬을 활용하여 주가 데이터 분석에 입문 해보세요!

ChatGPT 활용법도 배우고 파이썬기초 문법도 같이 배우고 싶으신 분들에게 도움되는 강의입니다. 파이썬 기초 문법을 배우고 정리하고 싶으신 분들에게 도움이 되는 강의입니다.

원론적 이론 위주 설명 대신 예제 실습을 통해 텍스톰(TEXTOM)을 처음 접하시는 분들이 손쉽게 텍스트마이닝 및 빅데이터 분석 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드리는 무료 강의입니다.

이 강의는 파이썬을 활용한 텍스트마이닝 분석에 관한 기초 이론과 실습을 배울 수 있습니다. 실무나 논문 작성 시 필요한 기초적인 텍스트마이닝 데이터 분석 기법을 설명합니다.

대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다

생성형 인공지능 또는 LLM을 기반으로 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축해도 바라는 성능이 나오지 않고 마땅한 해결책이 없을 때는 어떻게 해야 할까요? 이 강의에서는 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이 강의를 통해서 LLM 컨텍스트 창의 한계를 이해하고, RAG 시스템에서 인지 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 알 수 있습니다. 청크(Chunk) 크기와 구조 설계, 고품질 청크 생성 기법, 동적 최적화, 성능 평가 및 실전 기법 등을 다루는 실무 수준 이론 강의입니다.

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

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.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

[소스코드 제공] 코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

생성형AI의 기초 활용법 부터 자동화 및 실무용 맞춤형 AI 챗봇 제작까지 모든 과정을 한번에 학습할 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.