Online Course.

ChatGPT API를 활용한 챗봇 서비스 구축
with LangChain & Semantic Kernel

  • ChatGPT 서비스 구축을 위한 프레임워크
    LangChain & Semantic Kernel

    ChatGPT 서비스 구축 시 프레임워크 활용으로
    비용 절감과 빠른 어플리케이션 개발 가능

  • ChatGPT 기반 대화형
    제품의 각 분류 학습

    세대, 형태별 서비스 발전 과정을 리뷰하고
    인터페이스와 아키텍쳐 활용법 학습

  • ChatGPT 기반 서비스
    고도화 및 기능 확장

    ChatGPT 기반 서비스 고도화하는 방법과 함께
    STT, TTS 등 다양한 형태의 AI 챗봇 개발

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ChatGPT API 활용으로
누구나 ChatGPT 기반 챗봇 서비스를 개발할 수 있게 되었지만,


실제 챗봇 서비스를 구현하면서
어떤 어려움이 발생하고 있을까요?

이런 문제를 해결하기 위해,
백엔드 개발자가 꼭 알아야 할 3가지!

패스트캠퍼스가 준비한 6단계 강의로
ChatGPT 기반 챗봇 서비스 어려움 없이 개발해 보세요!

Point 1

가장 많이 쓰이는 방법론을 적용한
3가지 챗봇 서비스 실습 진행

챗봇을 서비스하기 위해 필요한 기획부터 프롬프트, 서비스 구축까지
챗봇의 형태별, 각 세대별 기능에 따라 서비스를 만들어 봅니다.

chatgpt api

실습 내용

- 선택형 인터페이스 형태의 1~2세대 챗봇 기반 소설 작성 서비스를 구축합니다.
- 소설을 작성하기 위해 필요로 한 복잡한 Task(소설의 토픽부터 시놉시스, 챕터 등)를 Prompt Chaining을 한 번에 연결하여 소설을 작성하는 서비스를 구축합니다.

langchain

실습 내용

- 벡터 데이터베이스와 연동하여 1~3세대 챗봇 기반 ChatPDF 챗봇 서비스를 구축합니다.
- 질문의 의미와 맥락을 파악한 ChatPDF 챗봇을 만들어봅니다.

랭체인

실습 내용

- 웹 서치를 연동하여 유저의 질의를 각 Intent로 분류하는 3세대 챗봇 기반 AI Tutor 서비스를 구축합니다.
- 인공지능 기술 관련 질문에 대한 답변의 구체성을 높이고 맥락을 파악하여 답변하는 AI Tutor를 만들어봅니다.

Point 2

원하는 챗봇 서비스 구현을 위해
필수로 이해해야 하는 챗봇 구조의 이해

세대별/형태별 챗봇 구조를 이해해야
내가 원하는 형태의 챗봇 서비스를 만들 수 있습니다.

semantic kernel
챗gpt api
chatgpt 서비스 개발
chatgpt
챗gpt

Point 3

챗봇 개발의 효율을 압도적으로 높여주는
LangChain & Semantic Kernel 프레임워크의 이해

챗봇이 달성하고자 하는 목표별로 프레임워크가 필요한 이유를 학습하고
LangChain & Semantic Kernel 프레임워크의 장단점을 학습합니다.

챗봇 서비스 개발

※ Prompt Chaining이란?
정적인 챗봇이 아닌 LLM의 기능을 활용하여 유저가 말하는 내용을 동적으로 해석하고 그에 따라 응답하는 기술

챗봇 개발

Point 3

Prompt & Prompt Engineering 개념 파악 및 실습

Prompt & Prompt Engineering이 텍스트 기반 생성형 인공지능에서
어떤 성능을 내는지 학습하고 구조화된 Prompt와 Prompt를
잘 작성하는 방법인 Prompt Engineering을 학습합니다.

랭체인 프레임워크
langchain 프레임워크
시멘틱 커널
프롬프트 엔지니어링
prompt engineering

Point 5

ChatGPT 서비스 고도화 전략까지 학습!

직접 구현해 본 ChatGPT 기반 서비스들의 성능을 높일 수 있는 방법을 학습하고
챗봇 기능 이외에도 다양한 Product를 만들기 위해 추가할 수 있는 옵션을 알아봅니다.

prompt
프롬프트
3세대 챗봇
2세대 챗봇

* MS에서 개발중인 오픈소스 투자 플랫폼 miyagi

Point 6

부록. AI 서비스 발전의 흐름

AI 서비스가 발전으로 인한 생성형 인공지능의 응용이 가져오게 될 변화와
그로 인해 발생한 개념인 AI Native의 의미를 학습합니다.

챗봇 오류

Learning Point

AI Native는 무엇을 의미하는가?

Gen-AI 산업은 어떤 방향으로 흘러가고 있는가?

왜 해당 방향으로 흘러가고 있는가?

“인터페이스 역할을 하는 인공지능” 견해는 유효한가?

그러한 견해의 유의미한 시도는 보이는가?

AI Native는 불가피한 미래인가? 그렇다면 시나리오는?

기술 발전은 얼마나 빠르게 이루어지는가?

이러한 변화를 빠르게 경험할 산업은 어떤 산업인가?

AI Native가 반드시 성립해야 하는 가설은 무엇인가?

미리보기

아직 고민 중이신가요?
강의를 미리보고 결정하세요!

|LangChain을 이용한 서비스 구축 실습 |
| Semantic Kernel을 이용한 서비스 구축 실습 |

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AI가 발전해나가는 과정 속에서 발생하는
다양한 궁금증에 대한 견해를 넓혀 나갈 수 있습니다.

궁금한 내용은 언제든 디스코드 질의응답 채널에 질문하세요!

현직 LLM(Large Language Model) 엔지니어가 직접 답변 드립니다!

챗봇 프레임워크

*교육 내용 범주 안에서만 질의응답 가능합니다.
*2023년 08월 04일부터 2026년 08월 04일까지 운영됩니다.

Q&A
Question 1.
어떤 분들이
수강하시면 좋을까요?
• 대화형 제품을 어떻게 설계하고 구축하는지 관심을 가지고 있는 개발자
Question 2.
필요한
선수지식이 있을까요?
• 파이썬으로 다른 패키지를 사용해 본 경험(import openai 등)
• ChatGPT 혹은 GPT-3를 사용해 본 경험
• 파이썬 함수와 클래스에 대한 기본적인 이해 및 활용 경험
• FastAPI 사용 경험
Question 3.
개발 환경
• Visual Studio Code

강사님 소개

김 주 원 강사님
[이력]
현) 인공지능 스타트업 COXWAVE CSO
현) Microsoft Semantic Kernel
Open-Source Contributor

[프로젝트 및 연구 경력]
• 생성형 인공지능 제품 개발 & 운영
• GPT 기반 고난도 프로젝트 및 챗봇 컨설팅 & 개발 수행
• 1금융권 로보 어드바이저 프로젝트 수행

커리큘럼

ChatGPT 구축 필수 프레임워크 Semantic Kernel & LangChain

Part 1. Introduction

Part 2. ChatGPT 기반 서비스의 분류

Part 3. ChatGPT 기반 서비스 구축 프레임워크

Part 4. Prompt & Prompt Engineering

Part 5. ChatGPT 기반 서비스 만들기 (1) 소설 작성

Part 6. ChatGPT 기반 서비스 만들기 (2) ChatPDF

Part 7. ChatGPT 기반 서비스 만들기 (3) AI Tutor

Part 8. ChatGPT 기반 서비스 고도화 전략

Part 9. 미래형 제품 뜯어보기

Part 10. AI 서비스 발전

  • 상세 커리큘럼.

    자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

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