LLM의 원리와 API 사용법을 이해하고 실습할 수 있다

1-1. LLM의 작동 원리 및 기초 이론

1-2. 주요 LLM 활용 사례 및 역할 정리

1. 생성형 AI와 LLM의 개념 이해

2-1. Colab에서 파이썬 실습 환경 설정

2-2. OpenAI API 호출 예제 실행

2. 개발 환경 준비 및 튜토리얼

3-1. LangChain 기본 개념 및 체인 구성 이해

3-2. 외부 데이터와의 연결 구조 실습

3. LangChain 기초와 데이터 연결

4-1. 효과적인 프롬프트 설계 이론

4-2. 동일 질문에 대한 응답 비교 및 개선 실습

4. 프롬프트 엔지니어링 실습

5-1. RAG 구조와 동작 원리 소개

5-2. ChromaDB 기반 벡터 검색 시스템 실습

5. RAG 시스템 이해 및 구현

6-1. Pinecone 연동 실습 (API + make 자동화)

6-2. Pinecone + OpenAI 통합 테스트 실습

6. 벡터DB 연동 및 자동화

7-1. Streamlit 기본 UI 구성 실습

7-2. Streamlit + RAG 챗봇 연동 실습

7. Streamlit 기반 챗봇 UI 구현

8-1. 팀별 데이터 적용 및 프로토타입 설계

8-2. 제작 피드백, Q&A 및 고도화 방향 제안

8. 최종 챗봇 프로토타입 제작

RAG 기반 생성형 AI 챗봇 실습: LLM·LangChain·Streamlit을 활용한 프로토타이핑 (8H)

LLM의 구조와 작동 원리를 이해하고, 다양한 AI 모델을 비교해볼 수 있다

1-1. LLM 구조 및 작동 방식 이해

1-2. GPT, Claude 등 주요 모델 비교

1. 생성형 AI 개요와 원리

2-1. 다양한 직무에서의 적용 사례 탐색

2-2. 자동화 가능한 업무 흐름 구상 실습

2. 생성형 AI의 실무 접점 찾기

3-1. Kiros를 통한 업무 자동화 시연

3-2. 각자 업무에 대한 자동화 실습

3. 실무 문서 자동화와 구조화

4-1. 노션에서의 AI 활용 기능 실습 

4-2. MS Copilot 기능 실습

4. Notion AI, MS Copliot 실습

5-1. 검색형 AI(RAG) 구조 이해

5-2. 정확한 응답을 위한 쿼리 설계 및 실습

5. 검색 기반 AI와 생성형 AI 차이

6-1. make, n8n 등을 활용한 업무 자동화 파이프라인 설계

6-2. 실시간 정보 수집 및 응답 흐름 구성

6. 자동화 도구 실습

7-1. API, 웹 크롤링 등 외부 데이터 수집 방법 이해

7-2. 실시간 뉴스·데이터 수집 자동화 실습

7. 파이썬기반 실시간 데이터 수집

8-1. Agent AI 개념 및 구조 이해

8-2. 실제 Agent 동작 실습 + 문제점·한계점 정리

8. Agentic AI 실습

생성형 AI 실전 활용: LLM 이해부터 자동화·검색·Agent AI까지 (8H)

구름 : LLM 프로젝트 멘토

삼성화재 : 생성형 AI 실습특강

코드잇 : AI 엔지니어 부트캠프 멘토

전남대학교 : AI 리터러시 특강 

스마트인재개발원 : 기업프로젝트 멘토

알파코 : AI 관련 특강 강사

DB inc. : 생성형 AI 실습특강

성균관대학교 : 파이썬 프로그래밍 실습

실무형 AI 교육 전문가로 
비전공자도 3일 만에 RAG 챗봇을 만들게 하는 
현장 중심의 맞춤형 교육을 제공합니다

생성형 AI 실전 활용: LLM 이해부터 자동화·검색·Agent AI까지

RAG 기반 생성형 AI 챗봇 실습: LLM·LangChain·Streamlit을 활용한 프로토타이핑

신윤섭 강사

AI/AX

뷰노

생성형 AI 실전 활용: LLM 이해부터 자동화·검색·Agent AI까지

RAG 기반 생성형 AI 챗봇 실습: LLM·LangChain·Streamlit을 활용한 프로토타이핑