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LLM Product Building

Design prompts, evaluations, and product workflows for practical LLM applications.

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LLM Product Building
ai-product · intermediate

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  • check_circleLLM Product Building 전체 학습 경로
  • check_circle4개의 기술 블록으로 구성된 강의
  • EvalsIncluded
  • Projects2
  • APIsOpenAI-ready
₩149,000

강의 구성

이 강의의 구성 (3개 기술 블록 + 1개 시나리오)

3개의 기술 블록으로 구성된 강의입니다. 각 블록은 독립 런타임에서 실습할 수 있습니다.

view_module기술 블록wasm_pyodide

Python 기초

Python 언어의 기본 문법과 실행 환경을 익히는 기술 블록

python하위 4개
view_module기술 블록wasm_pyodide

LLM 기초

토큰·컨텍스트·프롬프팅·샘플링 파라미터 등 대형 언어 모델의 기본 개념

python
view_module기술 블록wasm_pyodide

RAG 패턴 · 벡터 DB

청킹, 임베딩, 벡터 검색, 인용 포함 응답 생성까지 RAG 파이프라인 구축

python
flag시나리오

LLM RAG 어시스턴트 구축 여정

Python·LLM·RAG 블록을 엮어 벡터 검색 기반 RAG 어시스턴트를 만드는 시나리오

선행 기술python-basicsllm-basicsrag-patterns

커리큘럼

모듈별로 무엇을 배우는지 확인해보세요.

LLM Evaluation Workflows

강의0
랩0

포함 강의

트랙 안에 포함된 강의

LLM Evaluation Workflows

LLM Evaluation Workflows
intermediate · 1h

Design prompt checks, hidden evals, and product review loops for LLM features.

자주 묻는 질문

수강 전에 많이 묻는 질문입니다.

이 과정은 팀에도 적합한가요?

예. 개인 학습자와 조직 좌석을 모두 지원합니다.