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Langchain & RAG: AI 챗봇 완전정복

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과정교재 -
복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

Langchain과 RAG를 통해 AI 챗봇 시스템을 구축하는 실습 중심 강의
생성형 AI 챗봇 시스템 제작 실습부터 LCEL 활용법까지 Langchain과 RAG 활용법 정복!
본 과정을 통해 많은 분야에서 AI 기술이 필수적인 지금, Langchain과 RAG를 마스터하여 AI 솔루션 개발 역량과 경쟁력을 강화할 수 있다.

학습목표

    · Langchain의 주요 개념을 이해하고, 이를 기반으로 RAG 파이프라인을 설계할 수 있다.
    · 실습을 통해 LCEL 기반 RAG 파이프라인을 설계, 구축, 최적화할 수 있다.
    · 프론트엔드(HTML/CSS, JavaScript)와 백엔드(FastAPI)의 통합을 통해 맞춤형 AI 챗봇 인터페이스를 구축할 수 있다.
    · 실제 비즈니스 성공 사례를 분석하여 RAG 서비스 도입을 위한 최적의 전략을 수립할 수 있다.

학습대상

    · AI 챗봇 시스템의 기초부터 구축 방법까지 배우고 싶은 모든 직장인
    · AI 챗봇과 RAG 서비스 구현에 관심 있는 개발자 및 엔지니어
    · 생성형 AI 기술을 실무에 적용하여 업무 효율을 높이고자 하는 모든 직장인

학습내용

학습방법

웹+모바일 병행학습

수료기준 ※모든 평가항목에 응시하여야 수료 가능합니다.

평가항목 점수비중 과락기준 유의사항
진도 17 차시 100 % 0 % 이상
총계 - 100% 60 점 이상 총점 평균 60 점 미만 시 수료 불가

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
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