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Langchain과 RAG를 통해 AI 챗봇 시스템을 구축하는 완벽한 가이드!
생성형 인공지능 개발 기술을 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.

핵심만 담은 RAG 서비스 구축 강의

복잡한 과정은 이제 그만
핵심 기술만 이해하고, AI 챗봇 시스템을 바로 구현하세요

– Langchain 필수 개념 정리
– 실전 웹 기술 적용 방법
– 완벽한 AI 챗봇 시스템 구축 가이드

 

불필요한 시간 낭비는 그만하세요.
이 강의 하나로 모든 걸 해결하세요

수강 체험단 후기
기업 강의 전문, 노하우가 만들어낸 강의

RAG 서비스 구현 능력 습득

이 강의를 듣고 나니 Langchain이 이렇게 강력한 도구였다는 걸 처음 알았어요.

실제로 RAG 서비스를 구축하면서 다양한 기술들을 접할 수 있어서 너무 유익했어요. 이제는 혼자서도 AI 시스템을 구축할 수 있을 것 같아요!

체험단 후기 (이***)

강의 하나로 AI 챗봇 완성

정말 실전에서 바로 사용할 수 있을 거 같이 설명을 잘 해주시네요!

단순한 이론 강의보단 적용할 수 있는 AI 개발 기술들을 배워서 만족스럽습니다. 특히 AI 챗봇 구축 방법이 재밌었어요~

체험단 후기 (박**)

AI 개발 능력에 대한 자신감 UP

강사님이 설명을 잘해주십니다.

솔직히 처음엔 어려울거라고 생각했는데 Langchain과 RAG 서비스의 진정한 가치를 알게 되었어요!
이전에는 어렵게만 느껴졌던 기술들이 이제는 손에 잡히는 것 같아요.
실습을 통해 직접 구현해 보니 자신감도 생기고, 앞으로 더 많은 프로젝트에 도전할 수 있을 것 같습니다.

체험단 후기(감****)

Langchain, RAG 서비스란?

Langchain이란?

Langchain은 파이썬 기반의 라이브러리로, 언어 모델을 활용해 복잡한 자연어 처리(NLP) 작업을 간편하게 구현할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
이를 통해 다양한 AI 시스템, 특히 챗봇이나 텍스트 분석 시스템을 손쉽게 개발할 수 있습니다.

RAG 서비스란?

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서비스는 검색과 생성 기능을 결합한 AI 모델입니다.
RAG는 사용자 질문에 대해 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 정확하고 유용한 답변을 생성합니다.
이렇게 만들어진 AI 시스템은 더 나은 사용자 경험을 제공하며, 정보 검색과 생성의 효율성을 극대화합니다.

Langchain과 RAG로 강력한 AI 시스템을 쉽게, 빠르게 구축할 수 있습니다!

Langchain 기반 RAG 서비스 구축 커리큘럼 특징

AI 챗봇 개발과 RAG 서비스 최적화을 익히는 핵심 강의입니다.

1. Langchain 핵심 개념과 실전 활용
RAG 서비스 구축에 필수적인 Langchain의 개념과 활용법을 학습

2. 구체적인 RAG 서비스 구현 방법
실습을 통해 LCEL 기반의 RAG 파이프라인을 구성하고 최적화하는 방법

3. 풀스택 생성형 AI 개발 기술
HTML/CSS와 JavaScript로 AI 챗봇 인터페이스를 구현&FastAPI와의 통합 방법

4. RAG 서비스 적용 사례 분석
실제 사례를 통해 RAG 서비스의 성공적인 적용 전략을 분석하고 학습

모두를 위한 프리미엄 강의,

지금 AI 개발로 경쟁력을 높이세요!

다 떠먹여드립니다.수강할 마음만 준비하세요!

1. 강의 신청하기

2. 강사님을 따라 실습해보기

3. AI 챗봇 전문가로 거듭나기

성공의 3 STEP, 지금 밟을 차례입니다

이런 걸 배워요!

기술 역량 UP!

Langchain과 RAG로 AI 시스템을 직접 설계하고 구현하는 능력 강화

프로젝트 성과 및 커리어 향상

AI를 활용한 실전 프로젝트 학습을 통한
업무 성과 극대화와 포트폴리오 제작으로
커리어를 한층 더 발전

미래 경쟁력 확보

AI 활용, 이제 AI 기술을 통해
변화하는 비즈니스 환경에 빠르게 적응하고
리더로 성장

성공으로 가는 완벽하고 실용적인 강의 수강

지금이 AI 챗봇 기술을 배우고 활용할 최적의 기회입니다.

미래를 선도할 AI 전문가, 이 강의로 준비하세요.

지식공유자 소개

이런 분께 자신있게 추천드립니다.

– AI 시스템 구축의 기초부터 심화까지 배우고 싶은 분
– 데이터 기반의 의사결정을 위해 AI를 활용하고자 하는 모든 분
– 최신 AI 기술을 실무에 바로 적용하고 싶은 현업 종사자
– AI 챗봇과 RAG 서비스 구현에 관심 있는 현직 개발자 및 엔지니어
– 생성형 AI 개발로 커리어를 증진시키고, 포트폴리오에 기재하여 자신의 경쟁력을 높이고 싶은 개발자

 

모든 분야에서 AI 기술이 필수가 되는 지금, 나만 뒤쳐지는 거 같아 불안하셨나요?
이 강의를 통해 Langchain과 RAG 서비스를 마스터하고, 경쟁력을 강화하세요.
AI 시스템 구축의 전 과정을 학습하며 실무에 바로 적용할 수 있는 강력한 무기를 갖추세요!

강의 특징

 

STEP 1. 핵심 개념부터 탄탄하게

Langchain과 RAG의 기본 개념을 확실히 이해하고, 실전 대비

 

 

STEP 2. 실습 중심으로 쉽게

단계별 실습으로 직접 웹사이트 제작까지

 

 

STEP 3. 실무에 바로 적용 가능한 기술

실제 프로젝트에 바로 활용할 수 있는 생성형 AI 개발 기술

 

 

STEP 4. 완벽한 준비로 자신있는 도전

모든 과정을 마치고, 성능이 더 뛰어난 생성형 AI 개발 프로젝트 도전

 

AI 시스템 구축의 선두주자가 될 준비가 되셨나요?

마소캠퍼스의 강의를 통해 Langchain과 RAG 서비스를 마스터하고,
AI 활용 개발자로서의 첫걸음을 밟아보세요

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RAG, Langchain 활용 강의!

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역량 강화와 실질적인 결과물을 한 번에 마스터하세요

예상 질문 Q&A

Q. AI 시스템 개발에 대한 어느 정도의 사전 지식과 코딩 실력이 필요한가요?
A. 본 강의는 AI 시스템 개발에 관심이 있는 분들을 대상으로 하며, 파이썬 백엔드 개발 중급 이상, html, css, java script 프론트엔드 개발 초급 정도의 실력이 요구됩니다. AI 관련 개념은 기초부터 체계적으로 설명되지만, AI 코딩에 대한 사전 지식이 있으면 더욱 효과적으로 학습할 수 있습니다.

Q. 강의에서 사용하는 도구나 프로그램 설치가 필요한가요?
A. 강의에서 사용되는 AI 도구 및 소프트웨어는 무료로 제공되며, 설치와 활용 방법을 강의 중에 단계별로 안내해 드립니다. 강의 후반부에서는 Visual Studio Code를 사용하여 강의가 진행되는데, 이 도구의 기본적인 사용법은 강의 초반에 간략히 소개되지만, 수업을 원활하게 따라가기 위해 미리 설치하고 사용해보는 것을 권장합니다.

Q. 본 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A. 본 강의에서는 Google의 Colaboratory(Colab)라는 소프트웨어를 사용합니다. Colab은 클라우드 기반의 Python 환경을 제공하여 별도의 설치 없이 바로 사용할 수 있지만, 강의를 원활하게 진행하기 위해 Colab의 기본 사용 방법을 미리 알아보시는 것을 추천드립니다. 또한, Colab을 처음 사용하시는 분들은 Google 계정이 필요하며, 사전에 Colab에 접속하여 환경을 준비해두시면 더욱 원활한 학습이 가능합니다.

수강 전 확인해주세요!

      • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
      • 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
      • 강의 교안 및 실습파일은 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.

가능성을 깨우는 성장파트너,
마소캠퍼스

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학습 규정 및 환불 규정

학습 규정

  • 본 상품은 동영상 형태의 강의를 자유롭게 수강할 수 있는 VOD(온라인 녹화 강의) 상품입니다.
  • 수강 신청 및 결제를 완료하시면, ‘내 강좌’를 통해 바로 수강이 가능합니다.

총 학습기간

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
  • 하루 3시간 내외로 학습하시면 정상 수강기간(유료 수강기간) 내에 전체 과정을 모두 수강하실 수 있습니다.
  • 수강 시작일은 결제일로부터 산정됩니다.

환불 규정

환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.

  • 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.

CASE 1
구매일 기준 7일 이내 & 5강 미만 수강
100% 환불

구매일 기준 7일 이내이면서 5강(5개 동영상 클립) 미만 수강한 경우 전액 환불이 가능합니다.

⚠️
단, 7일 이내라도 강의자료(교재 등)를 다운로드한 경우에는 환불이 불가합니다.

CASE 2
구매일 기준 7일 이내 & 5강 이상 수강
비율 차감 후 환불

구매일 기준 7일 이내이나 5강 이상 수강 시 → 전체 강의 대비 수강한 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능

예시 — 전체 20강 중 6강 수강 시 → 수강 비율 30% 차감 후 70% 환불

CASE 3
구매일 기준 7일 초과
잔여일 기준 환불

구매일 기준 7일을 초과한 경우, 정상 수강기간(30일) 대비 잔여일에 따라 아래 기준으로 환불 가능

수강 경과 기간 환불 금액
구매일 이후 1/3 경과 전 환불 가능실 결제금액의 2/3 환불
구매일 이후 1/2 경과 전 환불 가능실 결제금액의 1/2 환불
구매일 이후 1/2 경과 후 환불 불가
  • 31일차 이후 무료로 제공되는 기간은 환불 산정에 포함되지 않습니다.
  • 강의 자료(교재 등)를 다운로드한 경우에는 위 기준과 무관하게 환불이 불가합니다.

* 보다 자세한 환불 규정은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정]페이지에서 확인 가능합니다.

기타 환불 관련 안내

환불 요청은 cs@masocampus.com으로 주문번호를 함께 보내주시면 접수됩니다.

  • 환불 금액은 신청 시점을 기준으로 산정되며, 업무시간 외 요청은 2영업일 오후까지 순차 처리됩니다.
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  • 계좌이체로 환불받으실 경우 이체 수수료 500원이 공제된 금액이 지급됩니다.
  • 환불 대금은 접수일로부터 7영업일 이내 지급됩니다.
  • 취소 및 환불 접수·처리는 평일 오전 10시~오후 4시 (점심시간 12시~1시 제외) 내에만 가능합니다.
  • 취소 및 환불은 한국소비자원 고시 소비자분쟁해결기준에 의거하여 처리됩니다.

주의 사항

  • 상황에 따라 별도의 사전 안내 없이 할인 혜택이 조기에 마감되거나 연장될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.
  • 천재지변, 폐업 등 불가피한 사유로 서비스 운영이 어려운 경우, 서비스가 종료될 수 있습니다.
  • 커리큘럼은 완성도 향상을 위한 제작 과정에서 일부 내용이 추가, 삭제 또는 변경될 수 있습니다.

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  • 마소캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡처 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
  • 부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.

그 외 공통 사항은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정], [이용약관] 페이지를 따릅니다.

Course Curriculum

00. 교재 다운로드
[onc102] RAG000 교재 다운로드 00:00:00
1. 강의 소개
[onc102] RAG101 강의 소개 FREE 00:04:07
2. RAG 기초와 파이프라인
[onc102] RAG201 RAG의 개념과 필요성 FREE 00:12:33
[onc102] RAG202 RAG 파이프라인 개요와 핵심 컴포넌트 00:15:55
[onc102] RAG203 RAG 실제 적용 사례 분석 FREE 00:05:53
3. Langchain 프레임워크 소개
[onc102] RAG301 Langchain 개념과 아키텍처 00:14:56
[onc102] RAG302 Langchain을 사용한 RAG 구현 워크플로우 FREE 00:04:54
4. RAG를 위한 Langchain 핵심 구성요소
[onc102] RAG401 (실습) Models 00:36:57
[onc102] RAG402 (실습) Prompt Templates 00:24:06
[onc102] RAG403 (실습) Document Loaders 00:27:39
[onc102] RAG404 (실습) Text Splitters 00:22:19
[onc102] RAG405 (실습) Embeddings 00:23:07
[onc102] RAG406 (실습) Vector Stores 00:15:07
[onc102] RAG407 (실습) Retrievers 00:11:21
5. Langchain을 더 편하게, LCEL
[onc102] RAG501 LCEL 소개 및 기본 구조 00:06:02
[onc102] RAG502 (실습) Runnable 인터페이스와 체이닝 00:07:08
[onc102] RAG503 (실습) RunnablePassthrough와 RunnableLambda 00:19:09
[onc102] RAG504 (실습) LCEL을 사용한 RAG 파이프라인 구성 00:25:51
6. 고급 RAG 기법
[onc102] RAG601 (실습) 다중 쿼리 생성(Multi-query Retriever) 기법 00:08:26
[onc102] RAG602 (실습) 재정렬(Rerank) 기법 00:07:06
[onc102] RAG603 (실습) 맥락 압축(Context Compression) 기법 00:11:18
[onc102] RAG604 (실습) HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 기법 00:06:35
7. Streamlit을 활용한 RAG 챗봇 구현
[onc102] RAG701 (실습) Streamlit 챗봇 기초 구현 00:23:16
[onc102] RAG702 (실습) 대화 이력 관리와 메모리 구현 00:23:12
8. FastAPI를 활용한 챗봇 웹사이트 구축
[onc102] RAG801 (실습) FastAPI 기초와 RESTful API 설계 00:10:30
[onc102] RAG802 (실습) FastAPI와 Langchain RAG 서비스 연동 00:20:18
[onc102] RAG803 (실습) HTML/CSS 기초: 챗봇 인터페이스 구현 00:09:36
[onc102] RAG804 (실습) JavaScript 기초: 비동기 통신 및 채팅 기능 구현 00:17:40
Actionable Contents
541469 STUDENTS ENROLLED

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