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Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템: 단순 벡터 검색을 넘어 데이터 관계까지 활용하는 차세대 검색 기술 그래프 데이터베이스의 힘으로 RAG 성능 극대화하기!

랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.

본 강의 영상에서는 회사 내부 데이터를 sLM에 연결하는 효과적인 방법, 그리고 sLM 도입 시 발생하는 각종 이슈들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 현실적인 방안을 소개합니다.

“AI에게 묻고 답만 받는 시대는 끝났습니다.” 이제는 AI가 스스로 행동합니다. 메일을 읽고, HR 시스템에서 남은 연차를 확인하고, 회의 일정을 잡고, 사내 문서를 뒤져 정보를 요약하며, 필요한 이미지와 링크를 정리해주는 ‘실행형 AI 에이전트’가 등장했습니다. 놀라운 건, 이 모든 걸 개발자가 아니어도 만들 수 있다는 점입니다. Azure AI Agent 플랫폼과 Microsoft의 최신 프레임워크(Semantic Kernel, AutoGen 등)를 활용하면, 이제 누구나 코딩 없이도 실제 업무에 투입 가능한 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. “일하는 AI”, “연결된 AI”, “스스로 판단하고 움직이는 AI”를 직접 만들어보세요. 미래는 더 이상 먼 얘기가 아닙니다. 지금 여러분의 손끝에서 시작됩니다.

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

실리콘밸리 LLM 프로젝트 현업자에게 배우는 LLM Fine-Tuning 노하우를 가득 담았습니다

-1일 만에 나만의 RAG 챗봇을 만들어 봅니다. - ChatGPT API와 랭체인Langchain 활용법을 실습합니다. - ChatGPT 등 LLM 기반의 AI챗봇을 실제로 구현해 봅니다. - 현재 챗봇 시장의 트렌드인 RAG챗봇을 만들어 봅니다.

MAU 20만 이상의 LLM Application과 이를 뒷받침하는 LLMOps 환경을 구축하면서 배우고 익힌 경험/노하우 공유회 영상입니다.

머신러닝, 딥러닝에서 생성형 AI까지 이르는 핵심 이론을 한번에 정리를 합니다. 그리고 쉬운 파이썬 코드로 다양한 생성형 AI 애플리케이션을 구현함으로써 AI 개발자로서 첫걸음을 뗄 수 있습니다.

개발 지식 없어도 OK! 클릭 몇 번으로 완성하는 나만의 자동화 시스템을 만들어보세요.

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

Docker + ollama + R2R 프레임워크를 이용해서 실습 2시간만에 로컬 LLM with RAG기반 QA 시스템을 구축합니다. (사내/인하우스 QA 시스템, 개인 포트폴리오, AI 활용 업무능력, 상용서비스까지 가능합니다)

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

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

v0, cursor AI 및 각종 LLM과 함께 PRD부터 AI 상품 추천까지! 실전 프로젝트로 Next.js 쇼핑몰을 완성하세요

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

LLM 활용을 위한 필수 개념부터 RAG까지, TypeScript로 배우는 LangChain 기본기

Cursor로 나만의 MCP 서버를 만들어보면서 개발자의 미래 모습인 바이브 코딩을 체득하는 강의입니다.