LangChain 으로 만드는 웹 기반 챗봇

한눈에

과정의 흐름 — 1장부터 8장까지, 챗봇 하나에 부품이 붙는 차례

시작 전에

환경설정 — Windows PC 에 가상환경을 만들고 LangChain 과 실습 패키지를 설치합니다

준비

과정 안내

로드맵과 실습 안내 — STEP 마다의 요약, 실습에 필요한 키·모델·환경

안내

안내

STEP 1

챗봇과 개발 환경 — LLM 챗봇의 짜임, 가상환경과 API 키 준비 요약 보기

STEP 2

LCEL 체인과 대화 기억 — 프롬프트·모델·파서 잇기, 구조화 출력, 메모리 전략 요약 보기

3장

4장

STEP 3

도구와 문서로 넓히기 — Tool Calling 과 MCP 기초, PDF 로 만드는 RAG 챗봇 요약 보기

STEP 4

웹 화면과 나만의 챗봇 — Streamlit 웹 화면과 배포, 최종 프로젝트 요약 보기

7장

8장

참고

참고 자료

부록

실습에 쓰는 파일은 교안과 함께 받은 data 폴더에 있습니다.

부록

장마다 나온 용어를 한곳에 모았습니다. 위의 찾기 칸에 낱말을 넣으면 그 줄만 남습니다.

안내

읽기 전에

LLM 챗봇이 어떻게 움직이는지 이해하고, LangChain 으로 대화를 기억하고 문서에서 근거를 찾아 답하는 챗봇을 만들어 웹에 올리는 과정입니다.

수강 대상: 파이썬은 아는 비전공자를 위한 과정입니다. 파이썬 문법은 설명하지 않고, LLM 과 LangChain 의 개념은 처음부터 아주 쉽게 풉니다. 수학은 중고등학교에서 배운 비율, 거듭제곱, 제곱근까지만 씁니다.
장마다 "먼저 큰 그림부터"로 시작해 본문, 실습, 프로젝트, 정리, 확인문제 순서로 이어집니다.
본문은 일상의 비유와 그림으로 먼저 설명하고 글로 정리합니다.
코드 상자의 "복사" 단추를 누르면 코드가 복사됩니다.
과정 내내 가상의 여행사 "구름다리여행"의 챗봇을 만든다고 보고 진행합니다. 여행사 이름, 상품, 규정, 대화는 모두 지어낸 것입니다.
실습 데이터는 연습용으로 만든 작은 가상 데이터입니다. 실제 회사나 고객의 데이터가 아닙니다.
1장의 실습은 API 키 없이 돌아갑니다. 진짜 모델은 2장에서 교수자가 나눠 준 OpenAI API 키로 처음 부릅니다.
실행 결과는 Windows 11, Python 3.14.6, langchain 1.4.7, langchain-core 1.7.3 에서 얻은 것입니다.