RAG + LangChain
LangChain·RAG 기반 AI 앱 개발
LangChain·RAG 기반 AI 앱 개발
나만의 생성형 AI 서비스 실전 구현
RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 검색 기반 정보 검색과 생성형 AI의 결합 기술로, ChatGPT 등 대형언어모델이 최신 문서나 사내 지식 등을 바탕으로 질문에 정확히 응답하도록 만들어주는 핵심 프레임워크입니다.
본 과정에서는 LangChain, LlamaIndex, Vector DB (FAISS / Chroma), OpenAI API 등을 활용하여 PDF 문서, 내부 위키, CSV, 웹페이지 등의 비정형 데이터를 불러와 응답하는 맞춤형 AI 챗봇 또는 Q&A 시스템을 구현합니다.
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- 교육기간
- 3개월
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- 강의시간(지점별 상이)
- 3시간
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- 난이도
- 입문~고급
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- 인원
- 20내외
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- 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
- 02-313-2185
이런 분들께 추천해요!
생성형 AI 기술을 직접 활용한 앱 개발을 목표로 하는 실무자, 개발자, 스타트업
ChatGPT API, LangChain, 벡터 DB를 이용한 맞춤형 챗봇/질문응답 시스템을 개발하고 싶은 분
기업 내부 문서를 기반으로 지식 검색/QA 챗봇을 구축하고자 하는 기획자 또는 엔지니어
LLM 기반 프로젝트 포트폴리오를 완성하고 싶은 취업 준비생
RAG + LangChain 기반 AI 앱 개발과정의 핵심 포인트
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POINT.01
RAG 구조 기반 LLM 애플리케이션 설계 실습
검색 → 임베딩 → 문서 요약 → 문맥 기반 응답 흐름 구성 -
POINT.02
LangChain + FAISS / Chroma 등 벡터 DB 연동
문서 파싱 → 텍스트 임베딩 → 벡터 저장/검색 자동화 -
POINT.03
OpenAI API, HuggingFace Transformers 활용 가능
GPT-4, Claude, Mistral 등 다양한 모델 연동 지원 -
POINT.04
Gradio, Streamlit 등으로 앱 배포 및 시각화
웹페이지 형태로 AI 응답형 서비스 공개 가능
RAG + LangChain 기반 AI 앱 개발 커리큘럼 안내
자체 데이터를 불러와 질문에 답하는 생성형 AI 서비스를 직접 구현하는 실무 중심 교육과정으로, ChatGPT+나 RAG 챗봇, 기업용 AI Q&A 시스템 개발에 특화되어 있습니다.
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Chapter.01
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과정 소개, 개발 툴
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- 오리엔테이션
- 환경설정
- Colab
- Makrdown
- Latex
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Chapter.02
변수, 파이썬의 입력력 함수
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Chapter.03
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컬렉션1
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- 문자열
- 문자열 함수
- 리스트
- 튜플
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Chapter.04
제어문(조건문) - 조건문, 조건문의 활용
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Chapter.05
제어문(반복문) - 반복문, 반복문의 활용
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Chapter.06
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컬렉션2
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- 딕셔너리
- 셋
- 컬렉션을 이용한 반복문의 활용
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Chapter.07
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함수
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- 사용자 정의 함수
- 람다 함수
- 콜백 함수
- 타입 어노테이션
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Chapter.08
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객체지향프로그래밍1
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- 클래스와 객체
- 생성자
- 메소드
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Chapter.01
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객체지향프로그래밍2
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- 상속
- 오버라이딩
- 스페셜 메소드
- 클로저
- 데코레이터
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Chapter.02
모듈, 예외처리, 파일 입출력
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Chapter.03
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Streamlit 웹애플리케이션1
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- 환경 설치하기
- 웹 애플리케이션 생성하기
- 컴포넌트
- 데이터 출력
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Chapter.04
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Streamlit 웹애플리케이션2
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- 다양한 Widget
- 웹 사이트 만들기
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Chapter.05
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Streamlit 웹애플리케이션3
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- 데이터 시각화
- 파일 처리
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Chapter.06
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Streamlit 웹애플리케이션4
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- 사이드 바
- 탭 UI
- API 활용 챗봇 웹 서비스 만들기
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Chapter.07
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LLM 개요 LangChain 세팅
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- OpenAI API
- Jupyter notebooks
- Streamlit. LLM
- Prompt
- LCEL
- LangChain
- LLM Chains
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Chapter.08
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I/O, Memory
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- PromptTemplate
- Serialization
- Composition
- Caching
- Memory
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Chapter.01
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RAG, 환경세팅
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- RAG개요
- Document Loader
- Vector Store
- Langsmith
- Retrieval
- Stuff
- Map Reduce
※ 세팅: Anaconda, 가상환경, 패키지 설치, VisualStudioCode 설치, Extension 설치
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Chapter.02
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기본 애플리케이션
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- Streamlit 웹 프로젝트
- Page
- Chat Message
- Document 업로드
- Streaming
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Chapter.03
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로컬실행 애플리케이션
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- Hugging face
- Pipeline
- 로컬로 실행
- Ollama LLM
- Gpt4all
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Chapter.04
-
외부데이터 활용하여 생성
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- Retriever
- GPT-4 Turbo
- Output Parser
- Caching
- function Calling
※ 외부 데이터에 대한 질의 생성
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Chapter.05
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챗봇이 데이터 수집하기
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- LangChain Integration
- Map re-rank 체인
- Stuff 체인
- Map Reduce
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Chapter.06
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음성, 영상 녹취, 요약하기
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- 비디오, 오디오에서 Audio Extraction
- Whisper API
- 녹취록작성
- 요약 작성
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Chapter.07
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추천종목 어드바이스
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- Agent 활용
- Custom Agent
- SQL toolkit
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Chapter.08
Custom GPT - GPT Actions. 작성 및 활용
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step.02
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step.03
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- Q.어떤 기업들과 연계되어 있나요?
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A.웹개발, 백엔드, 보안, 데이터 분석, 클라우드 등 다양한 분야의 IT전문 중소기업, 스타트업, 협약 기업 100여 곳 이상과 연계되어 있습니다.
실제 채용 의뢰가 들어온 기업과의 면접도 수료 후 바로 연결됩니다.
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- Q.포트폴리오는 꼭 만들어야 하나요?
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A.최근 개발자 채용에서 이력서보다 포트폴리오가 더 중요하게 평가되는 경우가 많습니다.
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- Q.비전공자도 취업이 가능한가요?
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A.네, 가능합니다.
코리아IT아카데미의 과정은 비전공자도 이해할 수 있도록 기초부터 실습 위주로 구성되어 있으며, 프로젝트 중심 학습과 취업컨설팅으로 실무 적응력을 키워 취업까지 연결합니다.
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- Q.모의면접은 실제 면접처럼 진행되나요?
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A.실제 기업 면접과 유사하게 기술면접 + 인성면접 형식으로 구성되며, 면접관 피드백까지 제공됩니다.
면접 불안 해소와 커뮤니케이션 능력 향상에 매우 효과적입니다.
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- Q.수료 후에도 취업지원을 받을 수 있나요?
- A.네. 수료 후에도 **전용 채용 커뮤니티(카카오채널/슬랙 등)**를 통해 채용 정보를 지속적으로 제공하며, 이직 및 재교육을 위한 고급과정 추천, 취업 컨설팅도 운영하고 있습니다.
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- Q.취업률은 어느 정도인가요?
- A.과정 및 시기에 따라 다르지만, 실무 프로젝트와 포트폴리오를 충실히 이수한 수강생의 경우 평균 85% 이상의 취업률을 보이고 있습니다.
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