클래스 소개

AI 챗봇은 IT 직군뿐만 아니라 다양한 분야에서 업무 생산성과 자동화를 높이는 중요한 역할을 하고 있습니다. ChatGPT 같은 LLM의 기본 개념을 이해하고, 나만의 데이터를 활용한 챗봇을 직접 만들어봅니다.

강의 자료

• https://github.com/mintiecloud/rag-chatbot-guide

주제 및 구성

• LLM이란? ChatGPT는 어떻게 동작할까?

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 필요성

• 내 데이터를 학습하는 챗봇을 직접 만들어보기

• Streamlit을 활용한 챗봇 UI 제작

기획 배경

• 많은 사람들이 ChatGPT 같은 AI 챗봇을 사용하지만, 자신의 데이터를 활용한 커스텀 챗봇을 만들어 본 경험이 부족하다고 생각합니다.

• 이젠 IT 직군이 아니더라도 LLM을 활용할 줄 알아야 업무 생산성을 높이고 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다. 하지만 기존 AI 강의는 너무 어렵거나 AWS 등 비용이 발생하는 서비스 중심으로 구성되어 있어 쉽게 따라 하기 어려운 부분이 있습니다.

• 복잡한 개발 지식 없이도 실무에 적용할 수 있는 AI 챗봇을 배우고 싶어 하는 수요가 증가하고 있어, 이에 적합한 강의를 제작하게 되었습니다.

타겟 수강생

• ChatGPT를 써봤지만, 나에게 좀 적합한 커스텀한 AI 챗봇을 만들어 보고 싶은 사람

• 개발 경험이 부족하지만, RAG 기반 챗봇을 직접 구축해보고 싶은 사람

• 문서 검색 및 답변을 자동화할 수 있는 챗봇을 만들고 싶은 실무자

• AI 기반 검색 및 LLM을 활용한 서비스 개발에 관심 있는 사람

수강 효과

• LLM과 RAG의 기본 원리를 쉽게 이해할 수 있음

• 내 데이터를 학습하는 RAG 챗봇을 직접 구축할 수 있음

• Python을 활용하여 간단한 LLM 모델을 다룰 수 있음

• Streamlit을 사용해 챗봇 웹사이트를 쉽게 제작할 수 있음

난이도 및 선수지식

• (필수) Python 기본 문법

• (선택) AI, 머신러닝 경험

• (선택) 데이터 전처리 및 기본적인 벡터 검색 개념

최종 결과물 (수강 후 만들 수 있는 것)

• 나만의 데이터를 학습하는 챗봇

• 사용자의 질문에 적절한 문서를 검색하고 답변하는 챗봇

• Streamlit 웹 UI를 가진 AI 챗봇

수강 대상

• LLM을 직접 사용해보고 싶은 개발자 및 실무자

• 회사 내 문서 기반 챗봇을 구축하고 싶은 사람

• ChatGPT API를 활용해 실무에 적용하고 싶은 사람

• 검색 + AI 기술을 결합한 서비스 개발에 관심 있는 사람