Gen AI RAG 실전 가이드, Langchain을 활용한 AI 챗봇 완전정복
01
00. 교재 다운로드
교재 다운로드
02
01. 강의 소개
0101 강의 소개
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03
02. RAG 기초와 파이프라인
0201 RAG의 개념과 필요성
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0202 RAG 파이프라인 개요와 핵심 컴포넌트
0203 RAG 실제 적용 사례 분석
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03. Langchain 프레임워크 소개
0301 Langchain 개념과 아키텍처
0302 Langchain을 사용한 RAG 구현 워크플로우
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04. RAG를 위한 Langchain 핵심 구성요소
0401 (실습) Models
0402 (실습) Prompt Templates
0403 (실습) Document Loaders
0404 (실습) Text Splitters
0405 (실습) Embeddings
0406 (실습) Vector Stores
0407 (실습) Retrievers
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05. Langchain을 더 편하게, LCEL
0501 LCEL 소개 및 기본 구조
0502 (실습) Runnable 인터페이스와 체이닝
0503 (실습) RunnablePassthrough와 RunnableLambda
0504 (실습) LCEL을 사용한 RAG 파이프라인 구성
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06. 고급 RAG 기법
0601 (실습) 다중 쿼리 생성(Multi-query Retriever) 기법
0602 (실습) 재정렬(Rerank) 기법
0603 (실습) 맥락 압축(Context Compression) 기법
0604 (실습) HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 기법
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07. Streamlit을 활용한 RAG 챗봇 구현
0701 (실습) Streamlit 챗봇 기초 구현
0702 (실습) 대화 이력 관리와 메모리 구현
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08. FastAPI를 활용한 챗봇 웹사이트 구축
0801 (실습) FastAPI 기초와 RESTful API 설계
0802 (실습) FastAPI와 Langchain RAG 서비스 연동
0803 (실습) HTML/CSS 기초: 챗봇 인터페이스 구현
0804 (실습) JavaScript 기초: 비동기 통신 및 채팅 기능 구현
0101 강의 소개
02 01. 강의 소개
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