[Chapter 1. LangChain 개발환경과 도구]
· 학습 목표
LangChain과 RAG를 활용한 개발에 필요한 기본 환경을 구성하고, 이를 통한 개발의 기본을 배웁니다.
· 주요 내용
1. Google Colab을 활용한 개발 환경 구성
2. Gradio UI를 통한 사용자 인터페이스 개발
3. 가상 데이터 생성과 활용

[Chapter 2. LangChain]
· 학습 목표
LangChain의 기본 구성 요소를 이해하고 간단한 텍스트 완성, 대화형 모델을 구현합니다.
· 주요 내용
1. LangChain의 기본적인 이해
2. Text Completion, LLM, Chat LLM을 활용한 기본적인 챗봇 구현
3. Prompt Template과 LLMChain을 이용한 어플리케이션 개발

[Chapter 3. Embeddings & VectorStore]
· 학습 목표
임베딩과 벡터스토어의 개념을 이해하고, 이를 활용한 실습을 통해 실무적인 응용을 배웁니다.
· 주요 내용
1. 임베딩과 벡터스토어에 대한 개념적인 이해
2. Chroma, FAISS, Pinecone을 사용한 벡터스토어 실습
3. 실무 데이터에 적용 가능한 벡터스토어 구축

[Chapter 4. 어플리케이션 개발 실습]
· 학습 목표
LangChain과 RAG를 활용하여 구체적인 비즈니스 케이스에 적용할 수 있는 AI 어플리케이션을 개발합니다.
· 주요 내용
1. 시스템 모니터링을 위한 Vision API 활용
2. HR 문서기반 질의응답 시스템 구현
3. PDF 내용 기반의 질의응답 어플리케이션 개발

[Chapter 5. Assistants 미니프로젝트]
· 학습 목표
실제 비즈니스 시나리오에 맞는 Assistants 어플리케이션을 설계하고 구현함으로써, 배운 내용을 종합적으로 활용합니다.
· 주요 내용
1. Assistants API를 통한 사용자 맞춤형 어플리케이션 개발
2. 실제 사용 사례에 따른 어플리케이션 설계 및 구현
3. 사용자 경험을 고려한 인터페이스 개선