전체교육일정
교육개요
Dify와 LangChain을 활용하면 기업은 AI 기술을 내재화하고 업무 자동화를 실현할 수 있습니다.
챗봇 및 자동화 시스템을 개발하여 실무 적용성을 높이고, 외주 없이 내부 기술 인력을 통해 AI 역량을 확산할 수 있습니다. 반복 업무를 자동화해 생산성을 극대화하며 실제 데이터를 활용한 빠른 AI 프로토타입 제작을 통해 PoC 검증 시간을 단축할 수 있으며 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고 효율적인 AI 기술 도입을 가속화할 수 있습니다.
교육목표
Dify를 활용하여 전문적인 프로그래밍 기술 없이도 다양한 LLM(GPT, Calude, Gemini, Llama, Qwen등)을 적용하여 로컬환경에서 실행 가능한 애플리케이션을 자유롭게 구현할 수 있습니다. 또한,사내개발팀에게는 LangChain AI프래임워크를 통해 자신만의 LLM 기반 AI애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
이 과정에서 에이전트(Agent)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션의 차이를 이해하고 구현 방법을 학습할 수 있으며 학습자는 AI 애플리케이션을 효과적으로 개발하고 최적화하는 역량을 확보하여 사내 PoC 및 업무자동화에 직접 적용할 수 있는 역량을 확보합니다.
수강대상
소프트웨어 개발에 관심이 있는 누구나
개발자: Python 및 API 활용 경험 보유, 사내 시스템과의 연동을 고려 중인 기술 인력
기획자/PM: AI 기획 및 기능 정의를 담당하거나 챗봇/업무자동화 서비스에 관심 있는 실무자
실무 담당자: RPA, 데이터 운영, 고객 응대, 문서 관리 등에서 AI 적용을 검토 중인 부서
선수과목
Python 기초 문법 이해, API 개념 및 간단한 호출 경험
ChatGPT 또는 LLM 사용 경험
강의내용
<1일차>
바로 Dify로 AI챗봇 만들기 (1h)
- Dify 사용하기(클라우드형으로 학습 진행)
- LLM모델 등록 및 LLM 파라미터 조정하기
- RAG로 지식구축하기
- 챗봇에 RAG 지식 추가하기
AI 에이전트 만들기
- Dify로 AI에이전트 만들기
- 도구 연동 및 멀터모달 대응
- AI 워크플로우 만들고 지식 연결하기
- (실무예시) 간단한 회의록 만들기
Dify에 실무 사용도구 활용법
- 12가지 노트타입 이해하기
- 다양한 도구 사용법(웹브라우징, 코드 인터프리터, 사용자지정도구 만들기, 실무 사용 도구)
- 챗봇 플로우와 멀티모달 대응하기
- Dify API 사용법
프롬프트 엔지니어링
- Zero-Shot/Few-Shot/CoT 프롬프트
- Self-Consistency
- RAG, ReAct, Reflexion
<2일차>
언어모델 API
- 대화형 API와 보완형 API
- 언어모델 API별 사용법
- Llama 4 소개
LLM프레임워크 - LangChain
- LangChain과 대화모델
- 프롬프트 템플릿
- 출력파서와 체인용 LCEL
- RAG 지원, 에이전트 및 도구 사용법
멀티에이전트 프레임워크 - LangGraph
- 에이전트와 멀티에이전트 아키텍처
- LangGraph 기본 및 응용하기
실무 AI앱 만들기 (Steamlit 사용)
- 멀티모달 RAG 챗봇 만들기
- 퀴즈 작성 및 채점 시스템 만들기
Deep Research를 구현하기
- 대화이력 유지 방법
- Tool Calling을 이용한 AI Agent 구현방법
- Deep Research 구현방법