랭체인(LangChain)으로 AI 웹서비스 만들기 with ChatGPT, LLaMA 2

Description

[LangChain으로 LLM(ChatGPT, LLaMA2) 및 VectorDB(ChromaDB) 활용하여 Streamlit으로 웹 서비스 만들기]

최근 ChatGPT, LLAMA(라마)2 등 최신 초거대 AI 모델들이 쏟아지고 있습니다.

이런 인공지능의 발전을 그냥 지켜만 보고 계실건가요? 직접 “LangChain(랭체인)”으로 나만의 AI 웹서비스를 만들어보세요!

• LangChain(랭체인)을 왜 배워야 할까요?

랭체인은 초거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)기반의 어플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 해주는 프레임워크인데요.

LLM 어플리케이션 개발에 필요한 대부분의 기능들을 포함하고 있어 직접 하나씩 구현하는 것 보다 훨씬 빠른 속도로 간단하게 구현할 수 있습니다.

Github Star 62K+ 이상으로 현재 LLM기반 어플리케이션 제작 프레임워크 중 가장 대표적으로 많이 사용되며, LangChain을 제작한 팀은 올해 4월 1000만 달러 규모의 투자를 받아서 더욱 빠르게 LangChain 생태계를 발전시키고 있는 중이라 앞으로도 유망할 것으로 전망됩니다.

• 이번 강의에서 주로 배우는 내용은

랭체인 기초 사용법부터 인공지능 시인, PDF와 대화하는 챗봇 등 실제 배포하여 운영할 수 있는 수익형 AI 웹 서비스를 직접 만들어보며 랭체인의 사용 방법을 쉽게 배웁니다.

게다가 데이터 유출 걱정 없이 오프라인으로 내 컴퓨터에서 AI 모델과 랭체인을 활용하는 방법, 또 AI 웹서비스를 운영 비용 0원으로 수익을 얻으며 서비스하는 방법까지 알려 드리겠습니다!

• 정말 쉽게 배울 수 있습니다!

파이썬(Python)의 정말 기초 지식만 알고 계셔도 쉽게 따라올 수 있도록 차근차근 설명해드립니다.

또한 Streamlit을 사용하기 때문에 프론트엔드 개발 경험이 없어도 쉽게 서비스를 구축하고 실전 배포까지 가능합니다!

AI 시대에 필수 지식이 되어가는 LangChain(랭체인), 저와 함께 배워보시죠!

What You Will Learn!

• 랭체인(LangChain) 활용 방법
• Vector DB와 Embedding 원리와 활용 방법 (Chroma DB)
• ChatGPT API 활용 방법
• LLaMA 2 활용 방법
• 오프라인 환경에서 LLM을 활용하는 방법
• Streamlit으로 웹 서비스 만드는 방법
• 운영 비용 0원으로 AI 웹서비스 만드는 방법
• AI 웹 서비스 수익화 방법

Who Should Attend!

• ChatGPT, LLaMA 등 LLM을 활용한 AI 서비스 제작에 관심 있는 분
• LLaMA 2 모델을 활용해 인터넷 없이 로컬 환경에서 AI를 구동하고 싶은 분
• LangChain 등 최신 기술을 빠르게 배우고 실습해보고 싶은 분
• Streamlit으로 파이썬을 활용한 웹 서비스 제작에 관심 있는 분
• Vector DB, Embedding Vector 활용에 관심 있는 분

TAKE THIS COURSE