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랭체인과 함께 LLM의 잠재력을 깊이 탐구하고, 개발 환경 구축부터 실전 애플리케이션 구현까지 차세대 AI 도구를 설계·구현하는 핵심 역량을 완성하세요!
랭체인 & LLM 완전 정복 가이드:
기초부터 실전 배포까지
상상만 하던 AI 서비스, 이제 내 손으로 직접 구현합니다.
단순한 API 호출을 넘어, 원리를 이해하고 배포하는 AI 엔지니어의 길
OpenAI와 파이썬, 랭체인으로 최첨단 AI 애플리케이션을 마스터하세요.
혹시 AI 서비스 구현 앞에서 멈춰 서 있나요?
❓ "API 호출은 해봤지만, 복잡한 로직 설계가 막막해요."
- 단순 답변을 넘어 문맥을 기억하고 다단계 작업을 수행하는 AI는 구조부터 다릅니다.❓ "랭체인이 뜬다던데, 개념이 너무 방대해서 겁나요."
- 프롬프트, 체인, 에이전트 등 생소한 용어의 늪에서 핵심만 골라 정리해 드립니다.❓ "이론 말고, 내 포트폴리오에 넣을 진짜 결과물이 필요해요."
- 코드 조각이 아닌, 웹 UI(Streamlit)까지 갖춘 완성된 프로젝트 4종을 만듭니다.
4가지 실전 포트폴리오
복잡한 PDF 문서를 업로드하면 핵심 데이터를 자동 추출하는 비즈니스 도구 구현.
주제 검색부터 기사 요약, 원고 작성까지 자동으로 수행하는 AI 에이전트 구축.
여러 개의 이력서와 문서를 한 번에 분석하여 답변하는 검색 증강 생성 시스템.
음식 사진을 인식해 레시피를 제안하고 음성으로 읽어주는 미래형 앱 제작.
4단계 로드맵
OpenAI API 활용 준비 및 VS Code, 파이썬 개발 환경 완벽 셋업
프롬프트 템플릿, 파서, 대화의 맥락을 유지하는 메모리 모델 구축
벡터 저장소(Chroma DB)와 임베딩을 활용한 지식 기반 AI 에이전트 학습
Streamlit으로 웹 UI를 입히고 실제 서비스 가능한 수준으로 배포
사용하는 실무 기술 스택 ⚙️
이런 분들께 강력히 추천합니다
- 자신의 프로젝트에 AI 기능을 즉시 추가하고 싶은 개발자
- AI 서비스 기획을 위해 구현 가능성을 직접 확인하고 싶은 PM
- 단순한 챗봇 사용을 넘어 나만의 솔루션을 개발하고 싶은 AI 관심자
- 포트폴리오에 올릴 만한 완성도 높은 AI 웹 앱이 필요한 취준생
자주 묻는 질문 ❓
Q. 파이썬을 전혀 몰라도 들을 수 있나요?
A. 기초적인 프로그래밍 개념(변수, 함수 등)만 있다면 충분히 따라오실 수 있습니다. 필요한 핵심 문법은 실습과 함께 친절히 설명해 드립니다.
Q. 별도의 유료 비용이 발생하나요?
A. 실습을 위해 OpenAI API 키가 필요합니다. 신규 계정 무료 크레딧을 활용하거나, 사용량만큼 소액의 비용이 발생할 수 있습니다.
Q. 비전공자도 프로젝트를 완성할 수 있을까요?
A. 네, 단계별 가이드를 제공하므로 포기하지 않고 따라오시면 누구나 4개의 프로젝트를 완성할 수 있습니다.
지금 바로 랭체인과 함께 AI 서비스 개발의 한계를 깨보세요!
강사
파울러 디숀
안드로이드, 자바, 플러터 개발자이자 강사이다. IT 분야에서 사람들을 가르치는 것에 열정을 가지고 있습니다. 175개 이상의 국가에서 80,000명 이상의 학생들을 가르쳐 온 그는 프로그래밍과 개발 분야의 지식과 전문성을 전파하는 데 헌신해 왔습니다.
Whitworth University에서 컴퓨터 공학 학위를 취득한 했으며, 교육과 더불어 프로그래밍을 즐깁니다. 그는 모바일 앱과 웹 개발 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있으며, 학생들이 전문 개발자가 되는 데 필요한 기술을 제공하는 플랫폼인 "Build Apps with Paulo"를 설립했습니다.
학생들이 뛰어난 애플리케이션과 소프트웨어를 만들 수 있도록 가르치고 안내하는 것은 그에게 매우 보람 있는 여정이었습니다. 10년 넘게 온라인으로 강의해 온 그는 학습자들의 현재 경험 수준과 관계없이 숙련된 개발자가 될 수 있도록 돕는다는 사명감으로 활동하고 있습니다.
커리큘럼
1-1차시 환영합니다
02
1-2차시 강의 소개 및 수강 전 필수 조건
03
1-3차시 이 강의에서 만들 게 될 것 - 데모
04
1-4차시 강사와의 소통 방법
05
2-1차시 OpenAI API 설정 - API 키
06
2-2차시 파이썬 설치 안내
07
2-3차시 VS Code 및 파이썬 확장 설정
08
3-1차시 LLM이란 무엇인가
09
3-2차시 랭체인 심층 분석 - 작동 원리 및 이점
10
3-3차시 VS Code에서 파이썬 환경 설정
11
3-4차시 랭체인 구성 요소: 빌딩 블록 - 체인 - 에이전트
12
3-5차시 랭체인 언어 모델 유형 - 1
13
3-6차시 랭체인 언어 모델 유형 - 2
14
4-1차시 랭체인 프롬프트 템플릿 - 소개
15
4-2차시 프롬프트 템플릿 - 실습
16
5-1차시 파서(Parser) - 소개
17
5-2차시 출력 파서 - 실습
18
5-3차시 Pydantic 출력 파서 - 소개
19
5-4차시 Pydantic 출력 파서 - 실습
20
5-5차시 랭체인 빌딩 블록 요약
21
6-1차시 랭체인 메모리 - 소개
22
6-2차시 랭체인 메모리 - 실습
23
6-3차시 랭체인 체인 - 소개
24
6-4차시 LLM체인 - 실습
25
6-5차시 LLM체인 입력 변수 - 실습
26
6-6차시 순차 체인 - 실습
27
6-7차시 Streamlit 앱: 자장가 생성기 - 데모
28
6-8차시 Streamlit 앱: 자장기 생성기 - 실습
29
7-1차시 라우터 체인 - 소개
30
7-2차시 라우터 체인 - 실습
31
7-3차시 랭체인 PDF 문서 로딩
32
7-4차시 문서 분할 - 소개
33
7-5차시 문자 분할 - 실습
34
7-6차시 재귀적 텍스트 분할 - 실습
35
8-1차시 벡터 저장소 및 임베딩 - 소개
36
8-2차시 임베딩 및 의미적 유사성 테스트 - 실습
37
8-3차시 임베딩 데이터 ChromaDB 저장 및 유사성 검색
38
8-4차시 랭체인 검색기
39
9-1차시 에이전트 - 소개
40
9-2차시 에이전트 - 실습
41
9-3차시 내장 수학 도구 구현 및 에이전트 테스트
42
9-4차시 에이전트에 지식 전달하기
43
9-5차시 에이전트 유형
44
9-6차시 에이전트 프롬프트 템플릿 살펴보기
45
9-7차시 대화형 에이전트 및 메모리 - 실습
46
9-8차시 랭체인 문서 저장소 에이전트
47
9-9차시 자가 질문을 통한 검색 에이전트
48
9-10차시 에이전트 - 요약
49
10-1차시 청구서 추출기 - 프로젝트 소개
50
10-2차시 청구서 추출기 - 프론트엔드 설정 및 테스트
51
11-1차시 뉴스레터 생성기 - 프로젝트 소개
52
11-2차시 뉴스레터 생성기 - Serper API 키 설정 및 테스트
53
11-3차시 뉴스레터 생성기 - 뉴스레터 분류하기
54
11-4차시 뉴스레터 생성기 - 뉴스레터 요약하기
55
11-5차시 뉴스레터 생성기 - 에러 처리하기
56
11-6차시 뉴스레터 생성기 - 뉴스레터 생성하기
57
11-7차시 Streamlit으로 프론트엔드 만들기 - 최종 결과
58
12-1차시 이력서 분석 챗봇 - 프로젝트 소개
59
12-2차시 이력서 분석 챗봇 - 랭체인 QAChain
60
12-3차시 이력서 분석 챗봇 - Streamlit을 이용한 다중 문서 챗봇
61
13-1차시 이미지 기반 레시피 봇 - 프로젝트 소개
62
13-2차시 이미지 기반 레시피 봇 - 허깅페이스 설정 및 이미지에서 텍스트 생성하기
63
13-3차시 이미지 기반 레시피 봇 - 텍스트에서 음성 변환하기
64
13-4차시 이미지 기반 레시피 봇 - 이미지에서 레시피 생성하기
65
13-5차시 이미지 기반 레시피 봇 - Streamlit으로 UI 구현하기
66
14-1차시 다음 단계 안내
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