한빛출판네트워크

AI 챗봇 개발의 새로운 표준, Langchain과 RAG

최근 AI 기술의 발전과 함께 기업들은 더 나은 사용자 경험과 효율적인 데이터 처리를 위해 AI 챗봇을 도입하고 있습니다. 특히, Langchain과 RAG(검색-증강 생성) 기술은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 외부 지식 베이스를 활용해 정확한 답변을 제공하는 데 탁월한 성능을 자랑합니다. 본 강의는 AI 챗봇 개발을 위한 최신 기술인 Langchain과 RAG의 실무 적용 방법을 다루며, 이를 통해 참가자들이 실전에서 활용할 수 있는 강력한 AI 챗봇을 구축할 수 있도록 돕습니다.

실전 예제를 통한 단계별 챗봇 개발 실습

본 강의는 단순한 이론 전달이 아닌 실제 AI 챗봇 개발에 필요한 실전 기술을 학습할 수 있도록 구성되었습니다. PDF 문서와 같은 비정형 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 한 맞춤형 챗봇을 구축하는 과정이 단계별로 제공됩니다. 최신 오픈소스 LLM과 벡터 데이터베이스 기술을 활용하여 실습을 진행하고 Gradio를 통한 웹 데모로 학습 결과물을 실시간으로 테스트할 수 있어 학습 효과를 극대화합니다.

실무 적용 가능한 AI 챗봇 개발 역량 습득

본 강의는 AI, 머신러닝, 데이터 분석 등의 다양한 실무 분야에서 AI 챗봇을 활용하고자 하는 IT 전문가들을 위해 설계되었습니다. 학습자는 Langchain과 RAG 기술을 실무에 적용할 수 있는 방법을 배우며, 특히 금융, 정책 안내 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 챗봇 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 빠르게 변화하는 기술 환경에 맞춰 AI 기술을 실제 비즈니스에 효과적으로 도입할 수 있는 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

이 강의는 Langchain과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 PDF, 웹 문서 등의 비정형 데이터를 처리하고 이를 통해 실무에 적용 가능한 AI 챗봇을 개발하는 실전형 강의입니다. 최신 AI 챗봇 기술과 더불어 오픈소스 LLM 및 임베딩 기법을 활용한 기술을 학습하며, 다양한 실무 예제를 통해 실습 위주의 학습을 진행합니다. 또한 각 챗봇마다 웹 데모를 구현하여 학습자가 직접 결과를 확인할 수 있어 이론과 실습을 결합한 교육 경험을 제공합니다.

※ 실습은 구글 코랩(colab) 환경에서 진행되며, 파이썬과 랭체인에 대한 기초 지식이 있다면 내용 이해에 도움이 됩니다.

※ 오픈AI와 클로드 API를 실습에 활용하기 위해 각 API마다 최소 5달러의 선결제가 필요합니다.

1. RAG 기술과 비정형 데이터 처리

RAG 기술의 기본 개념과 비정형 데이터 전처리 방법을 다룹니다. 학습자는 PDF 파일과 같은 비정형 데이터를 처리하는 방법과 텍스트 청킹(Chunking) 전략을 배워, 데이터를 효율적으로 전처리할 수 있는 기술을 습득하게 됩니다. 또한 Langchain을 이용한 벡터 데이터베이스 연결과 유사도 검색 기술을 학습하며, 이를 바탕으로 RAG 기반의 AI 챗봇을 설계하는 방법을 익힙니다.

2. 실전 AI 챗봇 개발과 테스트

학습자는 Langchain을 활용해 GPT-4o와 같은 최신 LLM 모델을 호출하고 커스텀 프롬프트를 설계하여 챗봇의 성능을 최적화합니다. 이 과정에서는 Gradio를 사용한 웹 데모를 통해 챗봇 결과물을 실시간으로 테스트하고 검증할 수 있습니다. 또한, 챗봇의 안전성 검증을 다루며 실무에 필요한 기술적 검토 과정을 학습합니다.

3. 오픈소스 LLM과 고급 RAG 기술

학습자는 최신 LLM 모델인 LLama3 및 Orion-14B를 활용한 RAG 기법을 배우며, 이를 통해 챗봇의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 또한, 허깅페이스 임베딩을 사용해 벡터 데이터베이스와의 연동 방법을 학습하며, RAG 기술을 고도화할 수 있는 고급 프롬프트 전략을 다룹니다.

• AI와 머신러닝 기술에 익숙하지만, Langchain과 RAG 기반의 최신 챗봇 개발 기술에 대한 경험이 부족한 개발자

• 비정형 데이터를 처리하여 AI 시스템에 적용하는 방법에 관심이 있는 데이터 전문가

• AI 기술 도입을 계획하고 있지만, AI 챗봇 개발의 구체적인 구현 방법에 대한 이해가 부족한 IT 관리자나 프로덕트 매니저

• PDF나 웹 문서와 같은 비정형 데이터를 전처리하고 이를 활용해 RAG 기술을 적용한 AI 챗봇을 개발할 수 있는 실무 역량을 갖추게 됩니다. 이를 통해 금융, 정책 안내 등의 다양한 산업 분야에 맞춤형 챗봇 솔루션을 설계하고 구축할 수 있습니다.

• Langchain과 벡터 데이터베이스를 사용해 대형 언어 모델(LLM)을 효과적으로 연결하고 사용자 맞춤형 AI 응용 프로그램을 구축하는 방법을 익히게 됩니다. 이를 통해 AI 모델의 응답 정확성을 높이고 다양한 데이터 기반 AI 응용 프로그램을 실무에 적용할 수 있습니다.

• LLama3, Orion-14B 등 최신 LLM과 허깅페이스 임베딩을 활용해 고급 RAG 시스템을 설계하고 실무 프로젝트에 바로 적용 가능한 AI 솔루션 개발 기술을 습득하게 됩니다. 이를 통해 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에 대응하고 챗봇 성능을 최적화하는 능력을 갖추게 됩니다.