|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/nadocoding-langchain/
课程评论：没有评论
**课程名称：** 챗GPT를 넘어서! 랭체인(LangChain)과 RAG로 만드는 AI 문서 Q & A 챗봇 **课程概览：** 本课程是一门以LangChain为核心，构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的入门项目实战课程。鉴于当前公众对人工智能和对话式模型（尤其是ChatGPT）的广泛关注，本课程旨在帮助学员更进一步，实际动手构建一个能够基于真实数据进行智能问答的RAG系统。 **课程目标：** 本课程的最大目标是引导学员从零开始，完整地构建一个RAG系统，全程使用LangChain这一强大的工具。课程设计注重实践体验，让学员亲身感受整个系统的运作流程和工作原理，而非仅仅停留在理论层面。完成课程后，学员将有能力超越单纯的AI应用，创造出属于自己的AI驱动的文档问答系统。 **预备知识：** 本课程适合所有对AI感兴趣的学员，无需AI专家或高级开发经验。但建议具备以下基础： 1. **Python基础语法：** 熟悉变量、列表、字典、函数、条件语句、循环等基础编程概念。 2. **ChatGPT使用经验：** 了解如何输入提示词（Prompt）并接收模型响应，对Prompt在模型交互中的作用有基本认知。 3. **简单的Prompt工程概念：** 了解系统消息（System Message）和用户消息（User Message）的角色分离，对Prompt工程有初步了解将有所帮助。 **课程内容结构：** 课程将分阶段循序渐进地进行： 1. **LangChain基础：** 介绍LangChain的基本概念及其使用方法。 2. **文档数据处理：** 学习如何加载和分割文档数据。 3. **数据转换与存储：** 通过嵌入模型（Embedding Model）将数据进行向量化转换，并以易于检索的形式进行存储。 4. **信息检索与响应生成：** 实现根据用户问题检索相关信息，并生成智能回答的功能。 5. **RAG系统整合：** 将以上所有流程串联起来，完成一个完整的RAG系统项目。 每个阶段都将提供可跟随练习的实操代码和示例，并力求用最简洁直观的方式讲解复杂概念。 **推荐人群：** * 希望超越ChatGPT，创造个性化AI服务的学员。 * 对文档问答系统和RAG系统感兴趣的学员。 * 初次接触LangChain，希望通过实践学习的学员。 * 希望通过实战项目提升AI开发和应用能力的准开发者及产品策划人员。 本课程将以轻松有趣的方式，详细讲解RAG系统的概念及其实现方法，帮助学员轻松掌握并能将其应用于自己的项目中。 **课程时长：** 预计6小时。 **重要提示：** 参加本课程需要提前准备OpenAI API Key，预计费用为5美元。API Key的申请方法将在课程中详细指导。
안녕하세요?이번 강의는 LangChain을 활용한 RAG 시스템 구축 입문 강의입니다.요즘 많은 분들이 인공지능과 대화형 모델, 특히 ChatGPT의 활용에 관심을 갖고 계시죠. 이 강의에서는 이러한 관심을 한 단계 더 발전시켜, 실제 데이터를 기반으로 똑똑하게 답변해주는 RAG 시스템을 직접 만들어보는 프로젝트 중심의 강의를 진행하게 됩니다.[강의의 목표]이 강의의 가장 큰 목표는,LangChain이라는 도구를 이용해 RAG 시스템을 처음부터 끝까지 직접 만들어보는 것입니다. 단순히 이론만 배우는 것이 아니라, 실제로 어떤 흐름을 가지고 어떤 식으로 동작하는지를 체험해볼 수 있도록 구성했습니다. 강의가 끝나면 여러분은 단순한 AI 활용을 넘어서 나만의 AI 기반 문서 Q & A 시스템을 만들어낼 수 있게 됩니다.[수강 전 준비사항]이 강의는 AI 전문가나 개발 고수가 아니어도 괜찮습니다.다만, 몇 가지 기본적인 배경지식은 있으셔야 원활하게 따라오실 수 있어요.1. Python 기본 문법- 변수, 리스트, 딕셔너리, 함수, 조건문, 반복문 등 기초적인 프로그래밍 흐름을 이해하고 계시면 됩니다.2. ChatGPT 사용 경험- 프롬프트를 입력하고 결과를 받아보신 적이 있다면 충분합니다. 프롬프트가 어떤 역할을 하는지, 모델과 어떻게 소통하는지를 알고 계시면 좋습니다.3. 간단한 프롬프트 엔지니어링 개념- 이 강의는 시스템 메시지와 사용자 메시지의 역할을 분리해서 사용하는 부분이 있기 때문에, 프롬프트 엔지니어링에 대한 가벼운 이해가 있으면 좋습니다.[강의 구성]이 강의는 단계적으로 진행됩니다.1. LangChain에 대한 기본 이해 및 사용법2. 문서 데이터를 불러오고 분할하기3. 임베딩 모델을 통해 데이터를 변환하고 검색 가능한 형태로 저장하기4. 사용자의 질문에 맞는 정보를 검색하고 응답 생성하기5. 이 모든 흐름을 묶어 하나의 RAG 시스템으로 완성하는 프로젝트까지!각 단계마다 직접 따라해보실 수 있는 실습 코드와 예제가 제공되며, 어려운 개념은 최대한 쉽게, 직관적으로 설명해드립니다.[이런 분들께 추천합니다]- ChatGPT를 넘어, 나만의 AI 서비스를 만들어보고 싶은 분- 문서 기반 Q & A 시스템, RAG 시스템에 관심이 있으신 분- LangChain을 처음 접하지만 직접 실습하며 익혀보고 싶은 분- 실전 프로젝트를 통해 AI와 개발의 감각을 기르고 싶은 예비 개발자 및 기획자RAG 시스템이란 무엇인지, 그리고 그것을 어떻게 직접 구현할 수 있는지, 여러분이 이번 강의를 통해 자연스럽게 익히고 자신만의 프로젝트로 발전시킬 수 있도록 쉽고 재미있게 알려드리겠습니다.단 6시간이면 충분합니다.그럼, 지금부터 함께 시작해볼까요?※ 강의 수강을 위해서는 OpenAI API Key 발급(비용 $5)이 필요합니다. 발급 방법에 대해서는 강의에서 안내 드립니다.
