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AI Development

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AI Agent Development

カスタムLLM作成:初心者のためのRAG基礎概念からマルチモーダル・Agent実習まで

RAG(Retrieval-Augmented Generation)の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで! 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

  • leejinkyu0612
rag시스템구축
llm
멀티모달
ai논문
Agent
Python
vector-database
LLM
LangChain
RAG

こんなことが学べます

  • 最新RAG構造理論及び論文理解

  • LangChainベースのRAG実習(PDF QA、要約、推薦、DB更新など)

  • 様々なRAGアーキテクチャ(naive、agent型、multimodal等)の適用方法

  • 実務でRAGを適用する技法及び最適化戦略

  • Agent及び画像ベースRAG実装方法

誰でも理解できるRAG実践講座 – 入門からマルチモーダル、Agentまで

ChatGPTのようなLLMが多くの注目を集めていますが、実際に私たちが求める情報を正解のように生成する技術、まさにRAG(Retrieval-Augmented Generation)が核心です。

この講義は、RAGの理論から実戦実装、最適化戦略、そして最新トレンドであるマルチモーダルRAGおよびAgentベースのQAシステムまで直接作ってみる初心者のためのRAG実習中心カリキュラムです。非専攻者でも理解できるよう基礎から丁寧に説明し、実際の開発環境で活用可能な例題中心で構成しました。

論文に基づく理論から、マルチモーダル・Agent基盤の最新RAGシステムまで直接実装しながら体得できるようサポートいたします。

この講義の特徴

📌 論文 + 実習の完璧な組み合わせ

最新のRAG関連主要論文を簡単かつ迅速に要約・説明します。

Embeddingモデル、評価指標、最適化戦略などを扱います。


📌 実務にすぐ適用可能な例題中心の構成

PDF ベースの QA システム、リアルタイム RAG、ベクター DB 連携、画像検索など

実務で直面する可能性のある様々な問題をRAGで解決します。

単純なデモではなく、拡張可能な構造とコードで構成しました。


📌 テキストを超えてマルチモーダルまで包括

画像+テキストベースのマルチモーダルRAG実習を含む

GPT-4oとPrivate LLMであるBlip2、Llava等を活用した実際の実装

マルチモーダル検索、要約、評価システムなども一緒に扱います。

📌 初心者でも理解できる分かりやすい説明とコード注釈

コードコメント、視覚的説明、段階別実習ガイド提供

初めてLLMに触れる方でも一歩ずつ付いてこられます

こんな方におすすめです

受講後には

  • RAGの構造を理解し、実戦で直接実装することができます。

  • 論文の中の概念を自分のものにすることができます。

  • マルチモーダルデータに基づくQA、要約、評価システムを構築することができます。

  • 実務にすぐに導入可能なコードと構造を設計できます。

  • 自分だけのRAGポートフォリオを作成して就職/研究/サービス企画に活用することができます。


LLMを実際のサービスやシステムに適用したい方

単純なデモ実装を超えて、検索・要約・質問応答など実戦LLMベース機能を直接実装してみたい方のための講義です。

論文は読むが実装は途方に暮れる非専攻者または初級開発者

理論には慣れ親しんでいるものの、実習に困難を感じている方々のために、論文の内容をコードで解き明かし、説明を付け加えました。

ベクトル検索、類似度ベース検索が気になるサービス企画者

「類似コンテンツ推薦」、「文書ベース検索」の原理が気になる方が原理を学び、実習結果を直接体験することができます。

マルチモーダルAI・RAG技術を

実務に応用したい方

テキストだけでなく画像、音声まで一緒に扱う最新のRAG応用技術をコードで触れてみたい研究者とエンジニアに適しています。

社内データでLLMベースのQAシステムを構築したい実務者

社内マニュアル、ポリシー文書、業務報告書などを基盤とした カスタマイズされた質疑応答システムを直接作りたい方に実践的な実装ガイドを提供します。

AI機能の実装に途方に暮れるバックエンド初心者

APIの作成とDB接続は可能だが、実務でどのような構造でAI機能を組み込むべきか感覚が掴めない方に実用的な例を提供します。

こんな内容を学びます。

実務指向RAGシステム設計

SQL・ベクターDBを連携したリアルタイムQAシステム、評価指標適用法、構造設計のコツなど

実際のサービスにすぐに適用可能な実用的な例題を扱います。

Step-by-step RAG 実装実習

ウェブ文書やPDFを活用したRAG実装を段階的に実習します。

文書埋め込み → ベクトル検索 → 応答生成まで全体パイプラインを直接実装してみます。

RAGの構造と論文ベースの核心理論

RAGの概念、動作構造、登場背景を分かりやすく整理します。RAG関連の主要論文を一緒にレビューしながら理論的基盤を固めましょう。

マルチモーダルRAG実習

GPT-4o、BLIP2、Llava、Clova Studioなど様々なモデルで画像検索とQAを実装します。

テキスト+画像を組み合わせたマルチモーダル処理フローを習得します。

Agent・トピックモデルベースの高度なRAG応用

Agentを活用した質問意味分類、LDAを活用した文書トピック分類など、高度化された回答精度向上のための戦略と実習を一緒に進めます。


様々なLLMおよびオープンソースツールの活用法

LangChain、OpenAI API、Hugging Face、Docling など

RAG開発で広く使われるフレームワークとライブラリの使い方を実際の例と一緒に学びます。

この講義を作った人

こんにちは、生成AIおよびビッグデータ分析専門企業ハッピーAI代表イ・ジンギュです。

AI大学院でLLMと自然言語処理を専攻し、その後サムスン電子、ソウル大学校、韓国電力公社、国立山林科学院などと共に200件以上のAI・RAGプロジェクトを遂行してきました。
特にPrivate LLMベースのRAGシステム構築、マルチモーダルRAG、RAGベースの推薦システムなど実務中心の多様なドメイン経験を保有しています。

  • 主な経歴

    • 2024.07~ ハッピーAI代表(LLM・RAG専門企業)

    • 2023~ パブリックニュース AI コラムニスト (RAG/AI バイアス)

    • 2024 AI博士課程修了(LLM・自然言語処理専攻)

    • 2018~2021 政府出資研究機関及びAI企業研究員/開発者


  • 主要講義及び教育

    • KT: LLMベースのAgent LLM開発過程 (2025)

    • 삼성SDS、ソウルデジタル財団:LangChain & RAG実習講義(2024)


    • この他にもRAGチャットボット、ビッグデータ分析関連の多数の講義


受講前の参考事項

実習環境

  • すべての実習コードはGoogle Colab基盤で提供


  • 参考資料や整理されたノートはリンクを通じてご案内

学習資料

  • Notionリンクでご提供いたします!

前提知識および注意事項

  • Python基本文法


  • 基本的なAIおよびLLMの知識(LLM基礎理論をご存知でしたら良いです。)

  • Chrome ブラウザとGoogle アカウントがあれば受講可能


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • RAGベースのプロジェクトに挑戦したい非専攻者

  • LLMをベースにしたサービスや研究を準備している方

  • 最新のRAG技術を学びたい方

  • 初めてLLMサービス開発をしたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎文法

  • 自然言語処理の基本概念(Tokenization、Embedding等)

  • LLMに対する基本理解

こんにちは
です。

3,644

受講生

130

受講レビュー

46

回答

4.6

講座評価

10

講座

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

 

🎒  강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

 

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

 삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

 

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

 

🎒Courses & Activities

 

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

 

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

 

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

 

 

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

 

📖 Publication

 [주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

カリキュラム

全体

18件 ∙ (1時間 51分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

3件

5.0

3件の受講レビュー

  • stj1205님의 프로필 이미지
    stj1205

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    61% 受講後に作成

    • 김현중님의 프로필 이미지
      김현중

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      39% 受講後に作成

      • Kim Sooyong님의 프로필 이미지
        Kim Sooyong

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        짧은 시간내에 정보 확인용으로 좋네요

        ¥1,181

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