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인공지능

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AI · ChatGPT 활용

(LLM개발) 랭체인과 챗GPT를 활용한 RAG 챗봇 만들기

-1일 만에 나만의 RAG 챗봇을 만들어 봅니다. - ChatGPT API와 랭체인Langchain 활용법을 실습합니다. - ChatGPT 등 LLM 기반의 AI챗봇을 실제로 구현해 봅니다. - 현재 챗봇 시장의 트렌드인 RAG챗봇을 만들어 봅니다.

(3.0) 수강평 2개

수강생 44명

Thumbnail

초급자를 위해 준비한
[AI · ChatGPT 활용, 챗봇] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • LLM기반 RAG챗봇 개발

  • ChatGPT API를 활용한 챗봇개발

  • ChatGPT API활용법

  • 랭체인(LangChain)라이브러리 기초 개념과 활용법

  • 나만의 데이터 (TXT,PDF)를 검색해주는 RAG 챗봇 구현법

  • Gradio를 통한 웹 인터페이스 구현


"생성형 AI 연구자가 알려주는 LLM챗봇 강의"

"본 강의는 지속적으로 업데이트 되어서 강의들이 추가될 예정입니다.

현재(24년 6월기준)는 가장 기본적인 RAG챗봇구축에

대한 강의가 올라와 있습니다"



본 강의는 RAG 챗봇 개발에 관한 파이썬 코드 실습 강의입니다.

LLM과 RAG에 대한 선수 강의로 다음 링크의 LLM과 RAG 강의를 참고하세요

RAG 챗봇 이론 강의 링크

심플하지만 탄탄하게,

AI 챗봇을 만드는 데 필요한 핵심만 가르쳐 드립니다!

이 강의는 LangChain 라이브러리와 OpenAI API를 활용해 나만의 ChatGPT 및 RAG 챗봇을 개발하는 실습 중심의 강의입니다. Python과 자연어 처리 지식을 바탕으로 최신 LLM 기술을 배우고 싶은 분들께 추천드립니다. 실습을 통해 문서 검색하는 RAG 챗봇 개발 경험을 쌓고, LLM에 대해 배우실 수 있습니다.

💡이런 분들께 추천해요

LangChain 라이브러리와
AI 챗봇 개발에 관심 있는 분

LangChain의 개념과
기초 활용법을 차근차근
설명해 드립니다.

나만의 ChatGPT를
구현하고 싶은 분

파이썬 코딩을 통해서
ChatGPT API사용법을 배우고 나만의 맞춤형 챗봇까지도
구현해 볼 수 있습니다.

최신 RAG 기법을 이해하고
적용하고 싶은 분

PDF,TXT 등 내가 가지고 있는
문서에서 답변을 해주는
RAG 검색 챗봇을 실습해 봅니다.

🚀 이 강의를 듣고 나면 무엇을 할 수 있나요?

  • 맞춤형 AI 챗봇 개발: LangChain과 OpenAI API를 활용하여 나만의 ChatGPT와 RAG 챗봇을 구현할 수 있습니다.

  • LLM 기술 이해 능력 향상: 최신 대규모 언어 모델(LLM) 기술을 이해하고, 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 배웁니다.


이 강의의 특징

1⃣ 프로젝트 기반의 LLM 실습

실제 실무 프로젝트에 쓰이는 코드를 바탕으로 해서 실습을 진행해 드립니다. 실무중심의 AI 챗봇 개발 경험을 쌓고 싶은 분들에게 도움을 됩니다.

2⃣ 단계별 학습: 기초부터 고급까지 차근차근 진행하는 커리큘럼

생성형 AI와 LLM를 처음 접하시는 분들을 위해 가장 기초 코드부터 실습을 진행합니다. 단계별로 차근차근 강의를 따라와 주세요.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows 기준으로 강의 진행 (Linux, MacOS 사용자도 실습 가능)

  • 사용 도구: Colab,VsCode, OpenAI API 인증키 필요 (별도 비용 발생 가능)

  • PC 사양: 인터넷 접속이 가능한 PC 또는 노트북

학습 자료

  • 실습에 필요한 자료 제공 (텍스트, 소스 코드)

선수 지식 및 유의사항

  • 파이썬 기본 지식이 있어야 합니다. (파이썬 무료 강의 제공: 링크)


  • LLM과 RAG에 대한 기초 지식이 있으면 좋습니다(무료 강의 제공: 링크)


이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • LLM챗봇 개발에 입문하고 싶으신분

  • RAG챗봇 개발을 해보고 싶으신분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기초 문법

  • LLM 기초 지식

안녕하세요
이진규입니다.

수강생 수

2,330

수강평 수

62

강의 평점

4.6

강의 수

7

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI 대표 (Happy AI CEO, HappyNLP 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, 한국데이터산업진흥원, 이화여자대학교, 서울기술연구원, 경기연구원, 청운대학교,한국대기환경학회, 국립공원관리공단, 서울디지털재단, 세종대학교, 전남대학교 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

- 2023.01~ 생성 AI 기반 빅데이터 분석 전문기업 해피NLP

- 2022. 동국대학교 AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

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

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

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

- 2021 자연어처리/빅데이터 전문기업 Textom 최우수 Analyst

 

🎒Courses & Activities

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)

  • 텍스톰(Textom)을 활용한 텍스트마이닝(연구동향, SNS) 논문 작성법 강의. 인프런 (2024)

  • 쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터 논문 작성법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

  • 파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

     

  • 파이썬 초보자를 위한 주가 데이터 분석 입문 강의. 인프런 (2024)

  • 연구자와 대학원생을 위한 감성분석 기법 실습 강의. 인프런 (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

  • 첨단바이오 분야 LLM-AI 활용을 위한 관련 데이터 전처리, 연계 기능 구현(

    한국과학기술정보연구원,KIST)

  • 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)

  • 빅데이터 분석 기법을 통한 이용자 설문 데이터 분석 및 시각화 (코멘터리 사무소)

  • 내부망 전용 LLM을 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)

  • 단어 임베딩 유사도를 활용한 Word2Vec 언어 모델 기반의 텍스트마이닝 기법을 활용한 설문 빅데이터 분석 (정림건축)

  • AI 언어 모델 기반 텍스트마이닝 기법을 활용한 SNS 인식 분석 (LMC)

  • 자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

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

  • 자연어 처리 기법을 활용한 설문 질적연구 자료 분석 (청운대학교)

  • AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 분류 모델 개발 (한국기술마켓)

  • 딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

  • 딥러닝 및 머신러닝 기반 텍스트 분석 기법을 활용한 간호 설문 질적연구 자료 분석 (충북대학교)

  • KorQuad를 활용한 BERT 기반 금융권 QA task 모델링 (B사)

  • 학술 데이터의 특성에 따른 Bert 기반 Multi-classification 모델 개발 (A사)

  • 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에 대한 최신 트렌드 및 기술 경향 분석 (Textom)

  • AI 모델 Word2Vec 및 TF 기반 의료 설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발 (D사)

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

  • 딥러닝 기반 비대면 진료 관련 언론기사 토픽 분석 (한국보건의료연구원)

  • 언론보도 분석을 통한 캠핑 트렌드 인사이트 도출 (한국관광컨설팅)

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

  • 주요 언론사 빅데이터 분석을 통한 안전사고 유형 분석 (서울기술연구원)

  • 뉴스 빅데이터 분석을 통한 '나는 SOLO' 인기 요인 분석 (Textom)

  • 우크라이나 러시아 전쟁에 대한 국민인식 분석 (Textom)

  • 주요 도서 카테고리별 크롤링 프로그램 개발 및 빅데이터 분석 (데이원컴퍼니)

  • AI 모델 Word2Vec 기반 텍스트마이닝 솔루션 프로그램 개발 (서클플랫폼)

  • 데이터 인력 분석을 위한 정보 수집 프로그램 개발 및 빅데이터 분석 (한국데이터산업진흥원)

  • 헬스케어 스토어 상품 리뷰 분석 (오므론헬스케어)

  • 기업 인터뷰 설문 빅데이터 분석 (인피플컨설팅)

  • 빅데이터 분석을 통한 여성원피스에 대한 니즈 분석 (Textom)

  • NLP 기법을 활용한 정맥간호 관련 인식 분석 (울산대학교)

  • 빅데이터 분석을 통한 인공지능에 대한 언론 보도경향 분석 (Textom)

  • 빅데이터 분석을 통한 축산물 트렌드 파악 및 분석 (중원푸드)

  • 빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

  • 빅데이터 분석을 통한 서울맛집에 대한 인식 분석 (Textom)

  • 빅데이터 분석을 통한 재테크에 관한 언론보도 분석 (Textom)

  • 언론보도 분석을 통한 '골때리는 그녀들'에 대한 인기 요인 도출 (Textom)

  • 쇼팽 콩쿠르에 대한 언론보도 동향 분석 (Textom)

  • 월드컵 최종예선에 대한 국민인식 분석 (Textom)

  • 위드코로나에 대한 국민인식 분석 (Textom)

  • (언론보도자료) 빅데이터를 통해 본 국내 주요 숲길의 인기 비결 (국립산림과학원)

  • (언론보도자료) 빅데이터가 말하는 인제 자작나무 숲의 인기 비결 (국립산림과학원)

  • 빅데이터 분석을 통한 숲길 네트워크 구축 및 관리방안 도출 연구 (국립산림과학원)

  • 해외 휴양공간 빅데이터 제공 시설 구성요소 및 위계 분석을 통한 정보 서비스 체계 구축 (국립산림과학원)

  • 빅데이터 분석을 통한 산림휴양공간 핫스팟 지역 수요 예측 및 관리 기술 개발 (국립산림과학원)

  • 국내 주요 산림휴양공간별 빅데이터 분석을 통한 네트워크 체계 구축 및 중·장기 운영관리 로드맵 제시 (국립산림과학원)

  • 데이터 마이닝을 통한 산림 휴양공간 이용자 인식 도출 및 운영관리방안 설계 (국립산림과학원)

  • GIS 공간데이터 및 비정형 텍스트 정보 자료 분석을 통한 DMZ 숲길 최적 노선 기술 개발 및 현장 적용성 검토 (국립산림과학원)

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

📖 Publication

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.IEEE Access, JinKyu Lee, and Jihie Kim.2024. 논문 링크

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp). JinKyu Lee, and Jihie Kim.2023. 링크

  • Vanilla 프롬프팅 기법과 CoT 프롬프팅 기법 간 음악 편곡 결과 비교 분석 | 게임학회 | 2024

  • 언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로 | 한국멀티미디어학회 | 2024 논문 링크

  • 정맥간호 인터넷 카페 Q & A 게시글의 키워드 네트워크 분석 | Healthcare Informatics Research | 2023.02 논문 링크

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

  • 텍스트마이닝을 활용한 백두대간에 관한 연구동향(2001‒2020) 분석 | 한국산림과학회지 | 2022 논문 링크

  • 텍스트마이닝을 활용한 국내 산림생태 분야 연구동향(2001‒2020) 분석 | 한국산림과학회지 | 2022 논문 링크

  • (NLP) 편향(Bias) 완화를 통한 감성 상식(Commonse)문장 생성 향상 기법 연구 (BART모델 사용) 논문 링크

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

  • 산림관광지로서 인제 자작나무 숲에 대한 소셜미디어 이용자 인식 연구 | 한국산림휴양학회 | 2020

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

Others

  • Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

  • LLM을 활용한 데이터분석

  • ChatGPT와 LangChain을 활용한 업무 생산성 향상

 

 

 

 

커리큘럼

전체

13개 ∙ (1시간 4분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!