1장. 과정 소개와 LLM 의 이해
이 과정에서 만들 챗봇
요리 교실에 처음 등록했다고 해 봅시다. 첫날부터 코스 요리를 만들지는 않습니다. 칼질을 배우고, 국물을 내고, 반찬을 만들고, 마지막 날에 그동안 배운 것을 모아 한 상을 차립니다. 이 과정도 같습니다. 장마다 챗봇에 능력을 하나씩 붙여 가다가, 마지막 장에서 "나만의 챗봇"을 완성해 시연합니다.
그림은 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 챗봇이 할 수 있는 일이 늘어나는 순서입니다. 상자 아래의 작은 글은 그 걸음을 배우는 장입니다. 여기서 칼질과 국물 내기가 모델 부르기와 체인 잇기이고, 마지막 날의 한 상이 8장의 나만의 챗봇입니다.
장마다 챗봇에 생기는 능력
| 장 | 배우는 것 | 챗봇에 생기는 능력 |
|---|---|---|
| 1장 | LLM 과 챗봇의 원리 | 아직 없음. 챗봇이 어떻게 움직이는지 안다 |
| 2장 | 가상환경, API 키 | 모델에게 질문 하나를 보내고 답을 받는다 |
| 3장 | LCEL, 프롬프트·모델·파서 | 정해진 틀로 질문하고 깔끔한 글로 답을 받는다 |
| 4장 | 구조화된 출력, 메모리 | 앞의 대화를 기억하는 여행 비서가 된다 |
| 5장 | Tool Calling, MCP | 계산이나 파일 읽기 같은 도구를 쓴다 |
| 6장 | RAG, FAISS | 내 문서(PDF)에서 근거를 찾아 답한다 |
| 7장 | Streamlit, 배포 | 웹 화면에서 누구나 쓸 수 있다 |
| 8장 | 최종 프로젝트 | 전공이나 업무 문서로 나만의 챗봇을 만든다 |
과정 내내 쓰는 예: 구름다리여행
이 과정의 실습은 "구름다리여행"이라는 여행사의 챗봇을 만든다고 보고 진행합니다. 구름다리여행은 지어낸 이름이고, 상품과 규정과 대화도 모두 연습용으로 지어낸 것입니다. 1장에서는 자주 묻는 질문(FAQ, Frequently Asked Questions)에 답하는 규칙 챗봇으로 시작하고, 4장에서는 이전 대화를 기억하는 여행 비서로 키웁니다.
| 파일 | 내용 | 크기 |
|---|---|---|
faq.csv | 구름다리여행의 자주 묻는 질문 10개와 답 | 10행 3열 |
user_questions.csv | 손님이 쓸 법한 말투의 질문 20개와 의도 | 20행 2열 |
travel_sentences.txt | 다음 낱말 맞히기 연습용 짧은 문장 60개 | 791자 |
chat_log.json | 손님과 여행 비서가 열 번 주고받은 대화 | 21개 메시지 |
주의할 점
- 1장은 원리를 익히는 장이라 진짜 LLM 을 부르지 않습니다. 실습은 API 키 없이 내 PC 에서 돌아갑니다.
- 실습 파일은 모두 작게 만들었습니다. 가장 큰 파일도 몇 KB 라서 내려받기나 실행을 기다릴 일이 없습니다.