
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
제이쓴
₩66,000
초급 / LLM, RAG, LangChain, vector-database, openAI API
4.9
(490)
실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다
초급
LLM, RAG, LangChain

인공지능, AI, 에이전트… 뭔가 대단해 보이지만, 막상 해보면 생각보다 별 거 아닙니다. 그래서 간단한 기능을 직접 구현해보는 것이 중요합니다. 회사에서 실제로 쓸 수 있는 실용적인 프로젝트를 통해, 다양한 유즈케이스를 직접 경험하고, AI 에이전트를 활용하고 응용하는 방법까지 배워봅니다.
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
미르
"AI Agent 실무 적용 완전 정복 로드맵" 을 통해, 4개의 강의를 완료했습니다. 틈틈히 본다고 했지만, 기본지식도 많이 없어 중간중간 코드도 확인하고, 궁금한건 계속 찾아보고 하다보니, 2주가 넘게 걸렸네요. ^^;; 좋은 강의 덕분에, 많은 걸 알아갑니다. 짧은 시간에 많은 것을 머리속에 넣으려다 보니 좀 벅찬 느낌도 들지만, 필요할때마다 돌아와서 다시 익히도록 하겠습니다. AI가 빠르게 발전하고 변화해 가는걸 느낍니다. 코드를 보다보니, 최신 버전에서 변경되는 항목도 좀 있는데, 이건 QA 쪽에 남겨보도록 하겠습니다. 이제 배운것을 토대로 이것저것 시도해보려고 합니다. 좋은 강의 감사드리고, (계획이 있으시다면) 새로 올라올 강의나 도서도 기대하겠습니다.
5.0
이순용
n8n은 평소에 배워보고싶었는데 이번 긴 추석연휴동안 잘 학습했습니다. 예전에 강사님의 aws강의를 들을 기회가있었는데 강의력이 좋아 인프런에서도 강사님의 여러 강의를 수강신청하였습니다. 앞으로도 잘부탁드립니다
5.0
수민
학부 시절 배웠던 인공지능에 대한 얕은 지식이 실무에 어떻게 응용될 수 있는지 직접 확인하는 과정 자체가 매우 흥미로웠습니다. 특히, 강의를 통해 많은 아이디어를 얻을 수 있었는데, 바로 적용해보려고 했습니다. 최근 해커톤에서 40개 팀에 각각 다른 랜덤 주제를 생성해야 하는 작업이 있었는데, 일일이 수작업으로 했다면 오랜 시간이 걸렸을 이 일을 AI 에이전트 덕분에 불과 20분 만에 끝낼 수 있었습니다. 그때는 정말 짜릿했습니다. 또한, 강의 도중 발생하는 에러 상황에서 병진 님께서 문제를 해결하는 과정을 그대로 보여주신 점이 참 좋았습니다. 단순히 정답만 알려주는 것이 아니라, 문제를 분석하고 해결책을 찾아가는 과정을 지켜보며 큰 인사이트를 얻어갈 수 있었습니다. 자동화에서 오는 정말 큰 이점을 몸소 체험하고 가는 것 같습니다!
말 잘 듣고(?) 불만없는 부사수 키우기
아... 이런건 시키기 좀 미안한 일들 시킬 수 있는 부사수 길들이기
회사에서도 바로 사용할 수 있는 AI 유즈케이스 익히기
학습 대상은
누구일까요?
AI 도입 검토하라고 상사에게 쪼임받는 분
다른 회사들은 어떻게 AI를 활용하는지 알고싶은 분
"이게 진짜 그렇게 대단한가?" 궁금하신 분
실무에 AI를 적용하고 싶은데 어디서부터 시작해야 할지 모르는 분
선수 지식,
필요할까요?
Python(필수)
LangChain(필수는 아님)
17,609
명
수강생
1,321
개
수강평
511
개
답변
4.9
점
강의 평점
9
개
강의
FAANG Senior Software Engineer
(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
혼자서도 척척 해내는 AI 에이전트 만들기 with 랭체인 & 랭그래프 저자

원티드 프리온보딩 프론트엔드/백엔드 챌린지 진행 (누적 6000+)
항해 AI 플러스코스 1기 코치
전체
31개 ∙ (5시간 56분)
해당 강의에서 제공:
전체
152개
4.8
152개의 수강평
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
급하게 들어온 RAG프로젝트로 POC를 만들어 내야 하는데 마땅한 강의가 없을까 찾아보다가 맛보기 강의 들어보고 바로 로드맵 결제 하고 개념 훑을겸 실습없이 빠르게 1회독? 했습니다. 클라우드코드를 사용하게 된 이후로 혼자서 무엇이든 만들 수 있겠다는 생각이 들었는데. 이제는 정말로 무엇이든 만들 수 있을 것 같습니다. 프로젝트 수주 비용이(POC만 잘 만들어내면 프로젝트 수주가 확실한 상태) 강사님 로드맵의 수백배인데 이런 가성비가 어디 있을까 모르겠네요. 제가 느낀 강의 장점 남깁니다. 1. 발음이 명확하고 전달력이 좋습니다. 2. 실수 없이 완벽한 강의가 아니라 실수/오타등의 과정이 담겨 있어서 현실적입니다. 3. 레퍼런스 문서를 언급해 주십니다. (논문 포함) 4. 실무에서 사용해야만 알 수 있는 여러 팁들을 소개해 주십니다. (pdf파싱 시에 줄바뀜/프롬프트 작성/표, 그림 처리 ...) 5. 영어 발음이 이상하지 않습니다?(상당히 많은 강사님이 기본적인 영어 단어 발음을 터무니 없이 발음 하셔서 거슬리는 경우가 많았는데 그런 경우가 없었습니다) 6. 중요한 개념을 수십번 반복해 주십니다. 언젠가는 이해 됩니다. LangGraph 첫 강의 들어보고 edge/node/state 언급하실때 이게 무슨 소리지 싶었는데. 정말로 똑같은 과정을 수백번은 만드시는걸 보기만 했는데 이해가 얼추 된 것 같습니다. 제가 원래 수강평 왠만해서는 안남기는데 langchain/langgraph/rag 배우실 분들은 적극 추천드립니다.
좋은 피드백 감사합니다! 작성해주신 수강평이 저보다 강의의 의도를 더 잘 설명해주신 것 같아요. 에러가 나는 부분들도 의도적으로 편집하지 않고 남겨두었는데 불편하실 수도 있는데 좋게 봐주셔서 감사합니다. 의도가 잘 전달된 것 같아요. POC 잘 만드셔서 좋은 결과 있었으면 좋겠습니다. 앞으로도 응원합니다!
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
수강평 5
∙
평균 평점 5.0
5
학부 시절 배웠던 인공지능에 대한 얕은 지식이 실무에 어떻게 응용될 수 있는지 직접 확인하는 과정 자체가 매우 흥미로웠습니다. 특히, 강의를 통해 많은 아이디어를 얻을 수 있었는데, 바로 적용해보려고 했습니다. 최근 해커톤에서 40개 팀에 각각 다른 랜덤 주제를 생성해야 하는 작업이 있었는데, 일일이 수작업으로 했다면 오랜 시간이 걸렸을 이 일을 AI 에이전트 덕분에 불과 20분 만에 끝낼 수 있었습니다. 그때는 정말 짜릿했습니다. 또한, 강의 도중 발생하는 에러 상황에서 병진 님께서 문제를 해결하는 과정을 그대로 보여주신 점이 참 좋았습니다. 단순히 정답만 알려주는 것이 아니라, 문제를 분석하고 해결책을 찾아가는 과정을 지켜보며 큰 인사이트를 얻어갈 수 있었습니다. 자동화에서 오는 정말 큰 이점을 몸소 체험하고 가는 것 같습니다!
강의 앞부분만 수강하시고도 바로 에이전트를 적용할 아이디어가 떠오르셨다면, 평소에도 업무 효율화·자동화를 위해 많은 고민을 하고 계신 것 같아요. 강의 소개에서도 말씀드렸듯, 처음엔 조금 어려워 보여도 한 번 해보면 ‘아, 별거 아니네’ 하고 느끼실 수 있죠. 그래서 아마 수민님의 일상 업무에도 앞으로 AI가 점점 더 자연스럽게 스며들 거라고 생각합니다. 앞으로도 수민님의 아이디어와 속도로 더 많은 자동화를 만들어 가시길 응원하겠습니다! 🚀
수강평 5
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평균 평점 4.8
수강평 6
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평균 평점 5.0
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