강의

멘토링

로드맵

BEST
AI Development

/

AI Agent Development

Developing LLM Applications Using RAG (feat. LangChain)

RAG. Learn from Silicon Valley GenAI Hackathon Winner. Packed with real-world know-how.

(4.9) 306 reviews

2,745 learners

  • jasonkang
LLM
RAG
LangChain
vector-database
openAI API

Reviews from Early Learners

What you will learn!

  • LangChain

  • Large Language Model

  • Vector Database

  • Retrieval Augmented Generation(RAG)


RAG Crafted by a Silicon Valley GenAI Hackathon Winner

  • Data Preprocessing and Efficient Retrieval: Learn data preprocessing techniques necessary for RAG configuration and methods to maximize search efficiency using keywords.

  • Efficient Prompt Writing Methods: With improved LLM performance, you can now achieve good results even when writing prompts in Korean. Learn how to write Korean prompts using LangChain's PromptTemplate.

  • LLM Performance Evaluation and Service Optimization: Learn how to systematically measure and optimize model performance, reliability, and accuracy through LLM evaluation after service deployment.

RAG? Retrieval-Augmented Generation?

RAG is Retrieval Augmented Generation, a technology that enhances the performance of Large Language Models (LLMs). While LLMs have excellent language understanding and generation capabilities through training on vast amounts of text data, they have limitations such as bias and factual errors. RAG can complement these limitations through real-time information retrieval and improve accuracy and reliability.

Features of This Course

📌 This contains the know-how learned through hands-on experience while developing/deploying/operating LLM Applications in the field

📌 10% theory, 90% practice. Only essential theory is explained briefly, and all lectures consist of live coding

📌 I intentionally did not edit the errors. You can learn how to debug while developing LLM services.

📌 100% Course Q&A Resolution! We solve difficulties you encounter in the course content or in the field together through Q&A

I recommend this for people like this

I don't know where to start.
Developers/development teams who want to create services using LLM but feel
overwhelmed about where to begin

What is RAG?
I'm curious about what RAG is and why it's important. For those who want to understand the latest technology and use it to develop their own AI applications.

What should we do next?
Developers/Development teams
who need to solve
Hallucination issues during LLM Application development

After taking the course

  • Data Preprocessing and Keyword Utilization: You can learn data preprocessing techniques necessary for RAG configuration and methods to maximize search efficiency by utilizing keywords.

  • Model Performance Evaluation: Through LLM evaluation, you'll learn how to systematically measure and optimize your model's performance, reliability, and accuracy. You'll learn how to improve model quality through evaluation results.

  • Service Deployment and Maintenance: You'll learn how to deploy and maintain applications using tools like Streamlit, and acquire skills that can be immediately applied in practical work.

  • Solving Hallucination Problems: You'll learn techniques to minimize inaccurate information generated by LLM models and provide more reliable information.

  • Understanding and Applying the Latest AI Technologies: You can understand cutting-edge AI technologies like RAG and use them to develop your own AI applications

You'll learn content like this.

LLM Response Streaming

If users keep seeing
a loading screen while the LLM is generating responses, they will perceive the service as slow. Learn how to improve user experience
through Streaming.

Providing Sources for Answers

Hallucination, the biggest problem in LLM services.
Learn how to improve the reliability of answers by providing sources to users
along with generated responses

LLM Evaluation Using LangSmith

During service operation, the Knowledge Base also changes,
and prompts need to be modified. Every time there's an update,
developers can't test each one individually.
For stable service operation, you'll learn how to verify model accuracy using LangSmith

LangChain Expression Language (LCEL)

Did you know that LangChain allows you to connect and use various chains together? Using LCEL syntax,
you'll learn how to implement and connect chains with different functionalities

Vector Database(Chroma, Pinecone)

Learn how to use LangChain with Vector Databases like Chroma and Pinecone
to store data and retrieve relevant documents through similarity search

The person who created this course



Pre-enrollment Reference Information

Practice Environment

  • The course is explained based on MacOS.

    • If Python runs on Windows and Linux environments, you can follow along.


Learning Materials

  • Source Code GitHub Repository (Jupyter Notebook, Streamlit)

  • Supplementary GitBook for explanations

Prerequisites and Important Notes

  • Python Basic Syntax

  • Anyone who has used ChatGPT even once will be able to understand this easily.

  • This would be most helpful for those who are experiencing difficulties while developing LLM Applications.

Recommended for
these people

Who is this course right for?

  • A developer looking to build an LLM service

  • Developer with LLM Application development experience

  • Developer struggling with RAG setup

Need to know before starting?

  • Python

Hello
This is

13,093

Learners

780

Reviews

409

Answers

4.9

Rating

9

Courses

Curriculum

All

25 lectures ∙ (3hr 36min)

Course Materials:

Lecture resources
Published: 
Last updated: 

Reviews

All

306 reviews

4.9

306 reviews

  • hyuntaklee님의 프로필 이미지
    hyuntaklee

    Reviews 1

    Average Rating 5.0

    5

    100% enrolled

    Không có bài giảng nào hay như vậy trong LangChain! Tôi đã mua tất cả các cuốn sách liên quan đến Chuỗi Lang trên thị trường và rất nhiều bài giảng để cố gắng tự mình tìm hiểu về Chuỗi Lang, nhưng do việc nâng cấp Chuỗi Lang nên không ít cuốn là vô dụng, và không có lời giải thích nào có thể hiểu từ quan điểm của người mới bắt đầu. Tuy nhiên, các phiên bản bài giảng của Kang Byeong-jin đều được cập nhật và khi bạn nghe chúng, bạn có thể hiểu được logic từng cái một. Đây là khóa học tôi đặc biệt giới thiệu cho những ai muốn học Lang Chain.

    • jasonkang
      Instructor

      Cảm ơn! Tôi nghĩ ưu điểm của bài giảng là có thể thực hiện các cập nhật bổ sung nếu mã không được dùng nữa. Nếu có bản cập nhật trong LangChain, tôi cũng sẽ cập nhật bài giảng và cho bạn biết.

  • swgoodcode님의 프로필 이미지
    swgoodcode

    Reviews 9

    Average Rating 5.0

    5

    95% enrolled

    Những gì tôi cảm thấy 1) Tôi đã tạo một dịch vụ llm cá nhân? Câu chuyện có thật?... dễ dàng… 2) Làm thế nào mà người hướng dẫn lại học được nhiều kỹ năng đến vậy… TÔI Chúng ta có thể tiếp tục đi được không? sự thất vọng… Nhưng đột nhiên tôi nảy ra một ý tưởng… Hãy thúc giục người hướng dẫn soạn bài giảng tiếp theo… Chúng tôi sẽ chờ đợi! Làm ơn cho tôi bài giảng tiếp theo nhanh lên!! Tôi tò mò về cách sử dụng Rama 3 trong môi trường thực tế không có Internet. Và tôi muốn xử lý tốt Langsmith.

    • jasonkang
      Instructor

      "Mức độ bạn có thể nghe bài giảng và triển khai các dịch vụ" Có vẻ như điều này đã được thừa nhận. Cảm ơn. Khi tôi trả lời câu hỏi của bạn, chúng tôi dự định quay một bài giảng riêng để Đánh giá LLM. Tôi sẽ là người đầu tiên cho bạn biết khi bài giảng ra mắt!

  • host08060121님의 프로필 이미지
    host08060121

    Reviews 1

    Average Rating 5.0

    5

    95% enrolled

    Tôi đã có thể tìm hiểu quá trình phát triển một cách thực sự dễ hiểu, mặc dù tôi đã phải vật lộn với ChatGPTI trong vài ngày để tạo ra một chatbot đơn giản. Thật tuyệt khi biết mình cần gì và ở đâu, không giống như khi tôi học một mình. Ngay cả người dùng Windows cũng có thể làm theo mà không gặp nhiều khó khăn. tôi khuyên bạn nên nó

    • jasonkang
      Instructor

      Cảm ơn bạn rất nhiều ☺️ Tôi đã lên kế hoạch để ngay cả những người lần đầu tiên cũng có thể dễ dàng làm theo và tôi nghĩ nó đã được đón nhận nồng nhiệt! Tôi sẽ tiếp tục làm công việc liên quan đến LLM trong tương lai, vì vậy tôi sẽ chia sẻ rất nhiều tài liệu có thể trợ giúp!

  • guinnessop5968님의 프로필 이미지
    guinnessop5968

    Reviews 7

    Average Rating 5.0

    5

    69% enrolled

    Một bài giảng ngắn gọn và mạnh mẽ. Bài giảng tập trung vào những điểm cốt lõi và truyền đạt chúng một cách dễ hiểu. Sau khi nghe những bài giảng khác, tôi thấy họ giải thích vòng vo khiến nó trở nên khó khăn hơn và tôi không thể hiểu được 😭😭😭😭😭😭 Hãy tạo thêm nhiều bài giảng khác nhé.

    • buildup님의 프로필 이미지
      buildup

      Reviews 6

      Average Rating 5.0

      Edited

      5

      100% enrolled

      Bài giảng rất thú vị và năng động. Nội dung lại hầu hết là những gì tôi muốn biết và tò mò nên tuyệt vời. Tôi đã thanh toán khá nhiều lần ở Inflearn, nhưng đây là lần đầu tiên tôi xem đi xem lại nhiều lần như vậy. Tôi nắm bắt các khái niệm một cách chắc chắn. Cảm ơn bạn rất nhiều. Thực sự rất khuyến khích.

      $51.70

      jasonkang's other courses

      Check out other courses by the instructor!

      Similar courses

      Explore other courses in the same field!