코리아IT아카데미

RAG + LangChain

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.

교육기간

3개월
강의시간(지점별 상이)

3시간
난이도

입문~고급
인원

20내외
전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)

1588-5890

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

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
POINT.05
학습자 수준 맞춤 - 기초부터 포트폴리오까지 단계별 진도관리
Python 기본 문법 및 Numpy/Pandas 실습 포함 옵션 구성 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.

Chapter.01

과정 소개, 개발 툴

- 오리엔테이션
- 환경설정
- Colab
- Makrdown
- Latex
Chapter.02
변수, 파이썬의 입력력 함수
Chapter.03

컬렉션1

- 문자열
- 문자열 함수
- 리스트
- 튜플
Chapter.04
제어문(조건문) - 조건문, 조건문의 활용
Chapter.05
제어문(반복문) - 반복문, 반복문의 활용
Chapter.06

컬렉션2

- 딕셔너리
- 셋
- 컬렉션을 이용한 반복문의 활용
Chapter.07

함수

- 사용자 정의 함수
- 람다 함수
- 콜백 함수
- 타입 어노테이션
Chapter.08

객체지향프로그래밍1

- 클래스와 객체
- 생성자
- 메소드

Chapter.01

객체지향프로그래밍2

- 상속
- 오버라이딩
- 스페셜 메소드
- 클로저
- 데코레이터
Chapter.02
모듈, 예외처리, 파일 입출력
Chapter.03

Streamlit 웹애플리케이션1

- 환경 설치하기
- 웹 애플리케이션 생성하기
- 컴포넌트
- 데이터 출력
Chapter.04

Streamlit 웹애플리케이션2

- 다양한 Widget
- 웹 사이트 만들기
Chapter.05

Streamlit 웹애플리케이션3

- 데이터 시각화
- 파일 처리
Chapter.06

Streamlit 웹애플리케이션4

- 사이드 바
- 탭 UI
- API 활용 챗봇 웹 서비스 만들기
Chapter.07

LLM 개요 LangChain 세팅

- OpenAI API
- Jupyter notebooks
- Streamlit. LLM
- Prompt
- LCEL
- LangChain
- LLM Chains
Chapter.08

I/O, Memory

- PromptTemplate
- Serialization
- Composition
- Caching
- Memory

Chapter.01

RAG, 환경세팅

- RAG개요
- Document Loader
- Vector Store
- Langsmith
- Retrieval
- Stuff
- Map Reduce
※ 세팅: Anaconda, 가상환경, 패키지 설치, VisualStudioCode 설치, Extension 설치
Chapter.02

기본 애플리케이션

- Streamlit 웹 프로젝트
- Page
- Chat Message
- Document 업로드
- Streaming
Chapter.03

로컬실행 애플리케이션

- Hugging face
- Pipeline
- 로컬로 실행
- Ollama LLM
- Gpt4all
Chapter.04

외부데이터 활용하여 생성

- Retriever
- GPT-4 Turbo
- Output Parser
- Caching
- function Calling
※ 외부 데이터에 대한 질의 생성
Chapter.05

챗봇이 데이터 수집하기

- LangChain Integration
- Map re-rank 체인
- Stuff 체인
- Map Reduce
Chapter.06

음성, 영상 녹취, 요약하기

- 비디오, 오디오에서 Audio Extraction
- Whisper API
- 녹취록작성
- 요약 작성
Chapter.07

추천종목 어드바이스

- Agent 활용
- Custom Agent
- SQL toolkit
Chapter.08
Custom GPT - GPT Actions. 작성 및 활용

IT교육의 완성은 취업입니다!

코리아IT아카데미는 현장 중심 커리큘럼과 취업 밀착 프로그램으로 수강생의 성장을 끝까지 지원합니다.

step.01

진로설계: 수강생 맞춤형 직무 매칭 & 커리어 상담

-학습과정 기반 진출 분야 안내

-목표 직무에 맞춘 진로 로드맵 제시

step.02

취업역량 강화: 서류·포트폴리오부터 실무 역량까지 완성

-이력서/자기소개서 1:1 피드백

-GitHub·Notion 포트폴리오 제작 지원

-IT기업 실무자 특강 & 실전 코딩 클리닉

step.03

기업 연계: IT전문 협약기업과의 직접 연결

-현업자 초청 기업설명회

-취업 연계 미니 채용박람회

-구인기업 대상 인재 추천 운영

step.04

모의면접 & 기술면접 훈련: 실전 면접 시뮬레이션으로 합격률 상승

-인성·기술 면접 실습

-직무별 예상질문 제공

-피드백 기반 면접 전략 수립

step.05

수료 후 지속관리: 졸업 후에도 이어지는 취업 지원

-수료생 전용 채용정보 채널 운영

-이직 컨설팅 및 고급과정 안내

-채용 기업의 피드백 반영한 취업 매칭