RAG 기반 LLM 서비스 제작

실습파일 내려받기

실습에 쓰는 파일을 먼저 내려받아 압축을 풉니다. 세 실습의 폴더가 모두 들어 있습니다.

실습파일 내려받기 (zip, 약 2.5MB)

• 내려받은 zip을 마우스 오른쪽 버튼으로 눌러 압축 풀기를 합니다. 압축을 풀지 않고 zip 안에서 바로 열면 실습이 되지 않습니다.
• 수업용 API 키가 .env 파일에 들어 있습니다. 실습 기간에만 쓸 수 있습니다.

실습 순서

1. 1

   RAG 챗봇 기초 만들기

   도구 설치부터 벡터DB까지

   개발 도구를 설치하고 OpenAI API, LangChain, Streamlit, 벡터DB를 차례로 다룹니다. 노트북의 코드를 한 칸씩 직접 실행합니다.

   폴더

   01_basic

   방식

   노트북을 직접 실행

   1번 실습 열기 →
2. 2

   공무원 여비 RAG 챗봇 만들기

   프로젝트 설정부터 배포까지

   여비 문서를 읽고 근거와 함께 답하는 챗봇을 Codex에게 맡겨 만들고, GitHub에 올려 Streamlit Cloud로 배포합니다.

   폴더

   chatbot

   방식

   Codex에게 프롬프트로 맡김

   2번 실습 열기 →
3. 3

   강의 추천 RAG 챗봇 만들기

   데이터 수집부터 갱신까지

   수집한 강의 데이터로 추천 챗봇을 만들고, 맞게 답하는지 검증하고, 자료를 갱신하며 운영하는 데까지 갑니다.

   폴더

   course-bot

   방식

   검증, 운영, 데이터 갱신까지

   3번 실습 열기 →

이 과정에서 만드는 것

한동안 접속이 없었다면 깨어나는 데 1분쯤 걸릴 수 있습니다.

실습파일의 구성

실습파일의 압축을 풀면 폴더 세 개가 있습니다. 실습마다 해당 폴더 하나만 VS Code로 엽니다.

세 실습이 이어지는 방식