GPT-4oby OpenAIClaudeby AnthropicGeminiby Google

LLM 거대언어모델
실무자 특강

ChatGPT, Claude, Gemini를 업무에 실제로 연결하는 방법. API 연동부터 RAG 파이프라인·AI 에이전트 설계까지, 코드로 직접 구현합니다.

대상 모델
GPT-4o · Claude · Gemini
핵심 기술
RAG · Agent · Fine-tuning
강의 형식
Python 코드 실습
사전 요건
Python 기초 이해

활용 사례

이 강의로 만들 수 있는 것들

수강 후 실제 업무에 바로 적용 가능한 AI 자동화 시스템을 직접 구현합니다.

문서 처리

계약서·보고서 자동 요약, 정보 추출, 분류

고객 응대

RAG 기반 FAQ 챗봇, 상담 로그 분석

코드 자동화

코드 생성·리뷰·테스트 케이스 작성

데이터 분석

자연어로 SQL 생성, 리포트 초안 자동 작성

콘텐츠 생성

마케팅 카피, 뉴스레터, 제품 설명 자동화

내부 검색

사내 문서·Wiki를 의미 기반으로 검색

커리큘럼

7단계 심화 학습 과정

API 기초부터 에이전트 설계까지, 단계적으로 쌓아가는 LLM 실무 역량.

01
LLM 기본 원리

Transformer 구조와 어텐션 메커니즘, 파인튜닝 vs RAG 선택 기준, 모델별 특성 비교 (토큰 한도·가격·속도)

02
API 연동 실습

OpenAI / Anthropic / Google SDK 설치부터 스트리밍 응답, 구조화 출력(JSON mode), Function Calling까지

03
프롬프트 엔지니어링

Zero/Few-shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought — 응답 품질을 극대화하는 구조화 프롬프트 설계

04
RAG 아키텍처

임베딩 모델 선택, Chroma·Pinecone 벡터 DB, 청크 전략, 하이브리드 검색으로 정확도 높이기

05
LangChain·LlamaIndex

체인 구성, 메모리 관리, 문서 로더 — 복잡한 멀티스텝 파이프라인을 간결하게 구현하는 방법

06
AI 에이전트 설계

ReAct 패턴, 툴 바인딩, 멀티에이전트 협업 — 자율적으로 도구를 호출하는 에이전트 시스템 구축

07
실무 적용 & 윤리

할루시네이션 탐지·제어, 프롬프트 인젝션 방어, 비용 최적화, 책임 AI 가이드라인 적용 방법

대상 수강자

이런 분께 맞습니다

  • LLM API를 실제 업무나 서비스에 연결하고 싶은 개발자
  • ChatGPT 활용을 넘어 RAG·에이전트를 직접 구현하고 싶은 분
  • AI 기반 사내 자동화 도구를 만들어야 하는 팀
  • Python 기초 이상의 역량으로 AI 프로젝트를 시작하려는 분

사전 요건

Python 기초변수, 함수, 반복문 이해
API 개념HTTP 요청/응답 구조 이해
LLM 사용 경험ChatGPT 사용 경험 정도

Next Session

다음 특강 일정 안내 신청

실습 환경 제공 · API 크레딧 지원 · 소규모 정예

1566-9564 전화 상담