
01. LangChain과 Vector DB를 연동,
LLM 애플리케이션의 전반적인 로직 학습
LLM에서 구동되는 앱을 개발하기 위한 프레임워크 Langchain,
방대한 양의 고차원 데이터를 벡터 형태로 최적화하는 VectorDB,
PostgreSQL, PGVector를 LangChain에 연동하여 문서 검색 기능을 구현하고
실습 과정을 통해 LLM의 전반적인 개념을 수립할 수 있습니다.
02. Streamlit을 통해 GUI를 구현,
업무 효율 향상을 위한 LLM 서비스 자동화
파이썬의 오픈소스 라이브러리인 Streamlit을 통해 훨씬 쉽게 웹/앱 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 웹 사이트가 동작하는 로직을 배우고, FastAPI와 Streamlit을 연동하여 자신만의 동적 웹 사이트를 구축할 수 있습니다. 실습으로 앱을 구현하고 업무에 적용하여 업무의 효율을 향상해 보세요!
03. FastAPI로 연동한 동적 웹사이트부터
Docker로 CI/CD 구축까지
LangChain으로 웹 사이트에 구현만 해보는 강의는 많습니다. 이 강의는 실제 웹 사이트에서 운영할 수 있도록 하는 Docker를 학습하고 자신이 구현한 LLM 애플리케이션을 사용자에게 쉽고 빠르게 전달하기 위한 CI/CD(Continuous Integration & Delivery) 구축 방법도 제공합니다. 또한, 디버깅 과정에서의 오류를 CTO의 1:1 피드백을 통해 해결할 수 있습니다.