AI Shift 서비스 개발자 부트캠프

🤖 무엇을 배우나요? 교육은 AI 서비스 개발에 필요한 핵심 역량을 6단계로 구성합니다. ① LLM 기본 구조 이해 LLM 작동 원리, API 호출 구조, 토큰·컨텍스트, 모델 응답 흐름 분석 ② Prompt & Output Parser ChatPromptTemplate, JsonOutputParser, PydanticOutputParser 등을 활용한 안정적인 AI 응답 설계 ③ RAG 아키텍처 설계 문서 로딩·분할, 임베딩, Vector DB, Multi-Query, Re-ranking 등 검색 정확도를 높이는 RAG 구조 설계 ④ Agent & Memory 구현 Conversation·Memory 구조와 ReAct 기반 Agent, 외부 Tool 연동 구조 구현 ⑤ 서비스 통합 개발 FastAPI 비동기 서버, Streaming UI, 실시간 응답 처리 및 API 통합 테스트 ⑥ 배포 및 운영 Docker 이미지·컨테이너 구성부터 AWS 배포 및 실제 서비스 실행 확인까지 진행 💡 이번 과정이 특별한 이유 단순한 예제 실습에 그치지 않고 AI 서비스 아키텍처를 직접 설계하는 과정에 중점을 둡니다. 특히, LLM + RAG + Agent 통합 아키텍처 설계 Multi-Query·Re-ranking을 활용한 RAG 고도화 대화 맥락을 유지하는 Agent / Memory 구현 FastAPI 기반 실제 AI 서비스 개발 Docker 컨테이너화 및 AWS 클라우드 배포 까지 경험하며, AI 기능 하나를 만드는 것을 넘어 운영 가능한 AI 서비스를 완성하는 역량을 갖추는 것을 목표로 합니다. 🛠 실무 중심 프로젝트 교육 후반에는 AI Service Capstone 프로젝트를 진행합니다. LLM·RAG·Agent 구조를 기반으로 직접 AI 서비스를 설계하고, 설계 → 구현 → 테스트 → 배포 전 과정을 수행하여 취업 및 포트폴리오에 활용할 수 있는 완성형 AI 서비스를 제작합니다.