학습목차

Langchain & RAG: AI 챗봇 완전정복

제 01 단원 RAG의 기초 이해

• 01. START
• 02. 1. 오리엔테이션
• 03. 2. RAG의 기초 이해
• 04. SUMMARY

제 02 단원 RAG 파이프라인과 실제 적용 사례

• 01. START
• 02. 1. RAG 파이프라인 개요와 핵심 컴포넌트
• 03. 2. RAG 실제 적용 사례
• 04. SUMMARY

제 03 단원 Langchain의 이해와 활용

• 01. START
• 02. 1. Langchain을 활용한 RAG 구현
• 03. SUMMARY

제 04 단원 RAG 구성 요소 실습 - Models

• 01. START
• 02. 1. Models
• 03. SUMMARY

제 05 단원 RAG 구성 요소 실습 - Prompt Templates

• 01. START
• 02. 1. Promt Templates
• 03. SUMMARY

제 06 단원 RAG 구성 요소 실습 - Document Loaders

• 01. START
• 02. 1. Document Loaders
• 03. SUMMARY

제 07 단원 RAG 구성 요소 실습 - Text Splitters

• 01. START
• 02. 1. Text Splitters
• 03. SUMMARY

제 08 단원 RAG 구성 요소 실습 - Embeddings

• 01. START
• 02. 1. Embeddings
• 03. SUMMARY

제 09 단원 RAG 구성 요소 실습 - 검색 및 데이터 관리

• 01. START
• 02. 1. Vector Stores
• 03. 2. Retrievers
• 04. SUMMARY

제 10 단원 LCEL 소개 및 기본 실습

• 01. START
• 02. 1. LCEL 소개 및 기본 구조
• 03. 2. Runnable 인터페이스와 체이닝
• 04. 3. RunnablePassthrough와 RunnableLambda
• 05. SUMMARY

제 11 단원 LCEL을 활용한 RAG 파이프라인 구성 실습

• 01. START
• 02. 1. LCEL을 사용한 RAG 파이프라인 구성
• 03. SUMMARY

제 12 단원 고급 RAG 기법 - 다중 쿼리 생성 및 재정렬 기법

• 01. START
• 02. 1. 다중 쿼리 생성(Multi-query Retriever) 기법
• 03. 2. 재정렬(Rerank) 기법
• 04. SUMMARY

제 13 단원 고급 RAG 기법 - 맥락 압축 및 HyDE 기법

• 01. START
• 02. 1. 맥락 압축(Context Compression) 기법
• 03. 2. HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 기법
• 04. SUMMARY

제 14 단원 Streamlit을 활용한 RAG 챗봇 구현

• 01. START
• 02. 1. Streamlit 챗봇 기초 구현
• 03. SUMMARY

제 15 단원 Streamlit을 활용한 RAG 챗봇 - 대화 이력 관리와 메모리 구현

• 01. START
• 02. 1. 대화 이력 관리와 메모리 구현
• 03. SUMMARY

제 16 단원 FastAPI를 활용한 RESTful API 서비스 설계

• 01. START
• 02. 1. FastAPI 기초와 RESTful API 설계
• 03. 2. FastAPI와 Langchain RAG 서비스 연동
• 04. SUMMARY

제 17 단원 챗봇 인터페이스 구현을 위한 프론트엔드 통합 실습

• 01. START
• 02. 1. 챗봇 인터페이스 구현
• 03. 2. 비동기 통신 및 채팅 기능 구현
• 04. SUMMARY