입문자를 위한 LangChain 기초

운영 체제 및 버전(OS): Windows

사용 도구: 구글 코랩, OpenAI API 인증키 필요

PC 사양: 해당사항 없음 (구글 코랩이 정상적으로 작동하는 사양)

깃헙 페이지를 통해서 실습자료 제공 : https://github.com/tsdata/langchain-study

위키독스에 참고 교재 제공 : https://wikidocs.net/book/14473

파이썬 기본 지식, 머신러닝에 대한 이해가 있는 분

파이썬 문법이나 인공지능 원리에 대한 내용은 다루지 않습니다.

질문 또는 의견이 있으시면 편하게 질문해주세요.

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

RAG 구현부터 성능 평가까지 -

9시간으로 끝내는 실전 AI 개발

• LangChain 기반 RAG 시스템 구축 실습

• 고급 RAG 기법 학습

• RAG 시스템 성능 평가 방법론

• LangChain의 최신 LCEL 문법과 Runnable 활용법

  
  

링크: https://inf.run/mdYe4

프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG 만들기 - LangChain, Gradio 활용

총 4개의 프로젝트로 구성

• 간단한 QA 챗봇 : 개발환경 셋팅, LLM Chain 구조, Gradio 인터페이스 이해  

• PDF 기반 RAG 챗봇 : RAG 기법 이해, 모델 파라미터 이해, 챗봇 인터페이스 구현

• 데이터 분석 챗봇 : CSV 파일을 업로드하고, 해당 데이터를 분석 (Single Agent)

• 투자 분석가 챗봇 : 암호화폐 관련 리서치 및 투자 분석 (Multi Agent) 

링크: https://inf.run/PfJaS

LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

LangChain과 LLM으로 업그레이드하는

웹 크롤링 & 데이터 분석

• 웹 크롤링/스크래핑 활용한 데이터 수집

• LangChain 도구와 LLM 활용하여 데이터 수집, 정제, 분석

• LLM을 활용한 예측 분석 (감성 분석, 요약, 상품 추천 등)

링크: https://inf.run/QYw3Q

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트

• 랭그래프(LangGraph)를 활용한 AI 에이전트 구조 설계 및 구현

• AI 에이전트를 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 적용

• Tool Calling(도구 호출) 기능 구현으로 AI 에이전트의 능력 확장하기

• Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG 등 최신 에이전트 RAG 아키텍처 마스터하기

링크: https://inf.run/hTwjC