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개발/데이터백엔드 개발

Spring AI 컨트리뷰터에게 배우는 Spring 기반 LLM & RAG 서비스 개발

평생소장
약 12시간
사전지식 필요

백엔드 개발자도 이제 스프링으로 AI까지! LLM&RAG 서비스까지 한 번에 끝내는 Spring AI 완성형 강의!

#AI#llm#rag#spring#백엔드#자바

강의 정보

온라인
14파트
25.07.07~ 영상 공개
커뮤니티 운영

62%
월 13,334원
12개월 무이자 할부 시

권장 소비자 가격
430,000원
할인 금액
-270,000원
할인 판매가
160,000원

마감까지 4일3시간9분

Spring AI 컨트리뷰터에게 배우는 Spring 기반 LLM & RAG 서비스 개발

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이젠 AI 개발도 Spring스럽게! 🚨선착순 쿠폰🚨 받고 후회없는 선택하기지금이 바로 최저가 타이밍, 놓치지 마세요!

마감까지 4일3시간9분

커리큘럼

파트 14개약 12시간

  • Part 01. Spring AI 소개

      Ch 01. Spring AI 오픈소스 소개

    • 01. Spring AI 엔터프라이즈 어플리케이션 개발 프레임워크
    • 02. Spring AI 1.0 GA 히스토리
    • Ch 02. 기존의 AI 프레임워크와 비교

    • 03. Spring AI vs Langchain (Overview)
    • 04. Spring AI vs Langchain (Chat Model)
    • 05. Spring AI vs Langchai (Embedding Model)
    • 06. Spring AI vs Langchai (Vector Databases)
    • Ch 03. Spring AI 프레임워크

    • 07. Spring AI Chat Client
    • 08. Spring AI Advisors
    • 09. Spring AI Prompts
    • 10. Spring AI Models
    • 11. Spring AI Structured Output, Support
    • 12. Spring AI 모듈 구성 및 관계
  • Part 02. AI 기본 지식

      Ch 01. AI Chat 기본 지식

    • 01. Prompts
    • 02. Tokens
    • Ch 02. AI Data 기본 지식

    • 03. Embeddings
    • 04. Fine Tuning
    • 05. Retrieval Augmented Generation (RAG)
    • Ch 03. AI Models 기본 지식

    • 06. Models (Language, Image, Audio, Embedding)
    • 07. AI Model providers
  • Part 03. Spring AI 개발 맛보기

      Ch 01. Spring AI 개발 환경 구성

    • 01. Spring AI 개발 환경 설명
    • 02. Spring AI 개발 환경 구성
    • 03. Chat Client API 환경 구축
    • Ch 02. Local AI 환경에서 AI 대화 개발

    • 04. Local 개발 환경 Ollama 구성
    • 05. SimpleChat Rest API 개발
  • Part 04. Spring AI Prompt Engineering

      Ch 01. Prompt Engineering 기본 모듈

    • 01. Prompt 구조
    • 02. Promt Template
    • 03. Chat Options
    • Ch 02. Spring AI Prompt Engineering

    • 04. Spring AI Prompt Engineering 가이드
    • 05. Prompt Engineering Techniques
    • 06. Advanced Prompt Engineering Techniques
  • Part 05. Spring AI Chat Architecture

      Ch 01. Spring AI Chat 설계 자세히 보기

    • 01. Chat Flow
    • 02. Advisors API
    • 03. Chat Memory
    • 04. Structured Output
  • Part 06. Spring AI Chat 개발

      Ch 01. CLI 챗봇과 Rest API 개발

    • 01. 개발 환경 구축 (Auto Configuration)
    • 02. Chat Memory Advisors 개발
    • 03. Stream 출력 CLI Chatbot 개발
    • 04. Chat Rest API 개발 (call, stream)
    • 05. Structured Output Converter 추가 개발
  • Part 07. Spring AI Vector Databases

      Ch 01. Vector Databases 기본 지식

    • 01. Vector Database
    • 02. Vector Similarity
    • Ch 02. Spring AI Vector Databases 기능

    • 03. Vector Store API
    • 04. Metadata Filters
  • Part 08. Retrieval Augmented Generation (RAG)

      Ch 01. RAG 자세히 알기

    • 01. RAG 를 사용하는 이유?
    • 02. RAG를 위해 Vector Database 가 필수 인가?
    • Ch 02. Spring AI RAG 지원

    • 03. Spring AI RAG 구현
    • 04. Spring AI ETL Pipeline
    • 05. Spring AI RAG Process
  • Part 09. Spring AI RAG Chat 개발

      Ch 01. RAG 챗봇 개발

    • 01. 개발 환경 구축 (Auto Configuration)
    • 02. ETL Pipline 개발
    • 03. RAG Advisors 개발
    • 04. CLI 개발
    • 05. Rest API 개발
    • 06. 상용 VectorStore 로 변경 개발
  • Part 10. Spring AI Tool Calling

      Ch 01. Tool Calling 자세히 알기

    • 01. Tool Calling
    • 02. Tool Calling Process
    • 03. Tool Specification
    • Ch 02. Spring AI 의 Tool Calling 지원

    • 04. Spring AI Tool Calling
    • 05. Spring AI Tool Execution
  • Part 11. Spring AI Tool Calling Chat 개발

      Ch 01. Tool Calling 챗봇 개발

    • 01. 개발 환경 구축 (Auto Configuration)
    • 02. 외부 API 연동 Tool Specification 개발
    • 03. Tool 연동 및 Result Conversion 개발
    • 04. Tool 제어 (Return Direct, Exception Handling)
    • 05. CLI, Rest API 개발
  • Part 12. Spring AI MCP

      Ch 01. MCP 무엇일까?

    • 01. MCP (Model Context Protocol)
    • 02. MCP 와 Tool Calling 관계
    • Ch 02. Spring AI MCP

    • 03. Spring AI MCP 구성
    • 04. Spring AI MCP Process
  • Part 13. Spring AI MCP 개발

      Ch 01. Spring AI MCP Client & Server 개발

    • 01. 개발 환경 구축 (Auto Configuration)
    • 02. MCP 클라이언트 개발 (외부 MCP 서버 연동 날씨 조회)
    • 03. 로컬 MCP 서버 개발 (내부 Rest API MCP 서버로 제공)
    • 04. Spring AI Chat 에 MCP 연동 개발
    • 05. CLI, Rest API 개발
  • Part 14. 부록

      Ch 01. Spring AI 기타 기능들

    • 01. Multimodality API
    • 02. Observability
    • 03. AI Model Evaluation
    • 04. Spring AI Examples
 영상공개 일정 D-68
해당 강의는 총 3회에 걸쳐 공개됩니다.
1차2025.07.07(월)
2차2025.07.28(월)
최종2025.08.25(월)

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학습 규정 및 환불 규정

학습 규정


* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

* 해당 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.


총 학습기간:

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 12시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.


주의 사항


  • 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

  • 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.

  • 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.

  • 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.


환불 규정


  • 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.

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  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.

  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.


  • 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.

    • 환불요청일 시 기준

    • : 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음


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