GPT를 활용한 ‘나만의 챗봇 만들기’

과정 소개

• GPT를 활용한 ‘나만의 챗봇 프로그래밍’ 강의는 OPENAI API를 활용해 커스터마이즈된 챗봇을 만드는 과정입니다.
• 이 강의에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 프롬프트 엔지니어링, Fine Tuning 등 최신 기술을 활용하여 실용적이고 효과적인 챗봇을 개발합니다.
• 강의는 기본적인 개념 설명부터 시작해, 실습을 통해 직접 챗봇을 프로그래밍하고 개선하는 과정으로 구성됩니다.

학습 목표

• GPT 모델 이해: GPT와 같은 LLM 모델의 구조와 작동 원리 이해
• OPENAI API 활용: OPENAI API 사용법 숙지
• RAG 기술 활용: Retrieval-Augmented Generation 및 Vector Store 등을 통해 챗봇 성능 향상
• 프롬프트 엔지니어링: 효과적인 프롬프트 작성 기법을 통해 원하는 챗봇 응답 유도
• Fine Tuning: 모델을 추가로 학습하여 RAG, 프롬프트 엔지니어링으로 어려운 문제를 극복합니다.
• 챗봇 UI 구성 및 배포: 챗봇 UI를 구성하고 이를 배포하여 실제 사용가능한 챗봇 제작

수강 대상

• 누구나 수강 가능 (선수지식 없음)
• 파이썬 프로그래밍이 포함된 강의이지만, 본 강의에 파이썬 문법 강의가 포함되어 있어 파이썬 기초 지식이 없어도 수강이 가능합니다.

준비물

• 학생 : 개인 노트북, 결제 가능한 카드 (선택)
• 기관 : 강의실 (인터넷, HDMI, 빔프로젝터 사용 가능)
• 그 외 강의에서 필요한 계정 세팅, 멀티탭 등은 에이아이캐슬에서 모두 대여 및 준비합니다.

이 강의를 통해 무엇을 만들 수 있나요?

• 대부분의 챗봇은 일반적인 데이터로 학습되어 있기 때문에 기업, 기관 및 개인들에게 필요한 데이터는 학습이 되어있지 않습니다.
• 이로 인하여 일반적인 GPT로는 기업, 기관들이 필요로하는 챗봇의 역할을 하지 못합니다.
• 본 강의를 통해 맞춤형 챗봇을 만들면 기업 및 기관들이 가지고 있는 커스텀 데이터를 기반으로 챗봇이 응답하도록 유도할 수 있게 됩니다.

예시 1

• 특정 기업의 내규를 학습시켜서 기업의 내규를 알려주는 챗봇을 만들 수 있습니다

예시

• 소설 및 기타 책의 내용을 학습시켜서 책의 내용을 기반으로 질의응답하는 챗봇을 만들 수 있습니다.

LLM 챗봇의 최신 고급 기술

본 강의에서는 LLM의 최신 고급 기술에 대해 다룹니다. 이러한 기술들은 현재 회사에서 가장 필요로하는 실무적인 기술들입니다.

• 프롬프트 엔지니어링
  • 프롬프트 엔지니어링은 챗봇이 원하는 형태로 응답하도록 유도하기 위한 기술 중 하나입니다.
  • N-shot, In-Context 등 다양한 프롬프트 엔지니어링 기술을 배우고 이를 통해 나만의 챗봇을 만들 수 있습니다.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • RAG 는 챗봇이 유저의 질문에 답변하기 위한 적절한 정보를 검색하고 이를 바탕으로 챗봇이 대답할 수 있도록 하는 기술입니다.
  • Vector Store, Embedding 등 다양한 RAG 기술을 배우고 유저의 데이터에 기반한 맞춤형 응답을 유도할 수 있습니다.
• Fine-Tuning
  • 모델을 추가로 훈련하여 RAG, 프롬프트 엔지니어링 등으로 극복하기 어려운 과제들을 해결 가능합니다.
  • Fine-Tuning을 위한 하이퍼파라미터 설정 및 데이터 포멧 등을 배웁니다.

커리큘럼

• 본 과정은 8 hr / 12hr / 16 hr / 20 hr / 24 hr 등으로 다양하게 구성이 가능한 강의입니다.
• 강의 시간이 길 수록 학생들은 더 많은 내용을 학습하게 됩니다.