초보자를 위한 LLM 애플리케이션 개발 마스터 가이드 (RAG 중심)

요약

본 프로젝트는 코딩 경험이 적은 초심자도 따라 할 수 있도록, 개인 지식 기반의 챗봇(Knowledge Base Assistant)을 중심으로 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션 개발 전 과정을 안내합니다. LLM API 호출 방법부터 LangChain을 활용한 검색 증강 생성 (RAG) 구축, 그리고 Streamlit을 이용한 배포까지 실습 위주로 구성되어 있습니다. GPT, 문신일언(文心一言), 讯飞星火 등 다양한 국내외 주요 모델의 API를 통합하여 사용하며, Prompt Engineering 및 시스템 평가 방법론까지 체

핵심 포인트

• 다양한 LLM API (ChatGPT, 文心一言, 讯飞星火, 智谱GLM) 호출 방식을 통일적으로 학습하여 모델 간의 장벽을 낮춥니다.
• LangChain 프레임워크를 활용해 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하고, 이를 Streamlit으로 실제 서비스 형태로 배포하는 과정을 익힐 수 있습니다.
• 본 프로젝트는 이론 중심이 아닌 '개인 지식 기반 챗봇'이라는 실습 프로젝트를 중심으로 전 과정이 구성되어 있어 학습 효율성이 높습니다.
• LLM 개발의 핵심 단계(데이터 처리, 벡터 DB 구축, 검색-질문-생성)와 시스템 평가/최적화 방법론까지 체계적으로 다룹니다.