이 과정은 미세 조정 없이 대규모 언어 모델을 활용하는 데 관심이 있는 소프트웨어 개발자에게 생성형 AI를 소개하기 위해 고안되었습니다. 이 과정에서는 생성형 AI, 생성형 AI 프로젝트 계획, Amazon Bedrock 시작하기, 프롬프트 엔지니어링 기초, Amazon Bedrock 및 LangChain을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하기 위한 아키텍처 패턴의 개요를 제공합니다.
과정 목표
이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- 생성형 AI의 중요성을 정의하고 잠재적인 위험과 이점을 설명합니다.
- 생성형 AI와 관련된 기술적 기본 사항 및 용어에 대해 설명합니다.
- Amazon Bedrock의 이점과 사용 사례를 인식합니다.
- 파운데이션 모델의 기본 기능, 유형 및 다양한 사용 사례에 대해 설명합니다.
- 프롬프트 엔지니어링을 정의하고 FM과의 상호 작용 시 일반적인 모범 사례를 적용합니다.
- Amazon Bedrock 파운데이션 모델, 추론 파라미터, 주요 Amazon Bedrock API에 대해 설명합니다.
- 유용한 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 Amazon Bedrock으로 구현할 수 있는 아키텍처 패턴을 설명합니다.
- LangChain을 대규모 언어 모델(LLM), 프롬프트 템플릿, 체인, 채팅 모델, 텍스트 임베딩 모델, 문서 로더, 검색기, Amazon Bedrock용 에이전트와 통합하는 방법을 설명합니다.
- 다양한 Amazon Bedrock 모델, LangChain 및 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식을 사용하는 샘플 사용 사례를 구축하고 테스트합니다.
수강 대상
이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.
- 미세 조정 없이 대규모 언어 모델을 활용하는 데 관심이 있는 소프트웨어 개발자
사전 조건
이 교육 과정의 참석자는 다음을 갖추는 것이 좋습니다.
- AWS Technical Essentials
- Python에 대한 중간 수준의 숙련도
과정 개요
과정 소개
모듈 1 - 생성형 AI 소개 - 가능성의 예술
모듈 2 - 생성형 AI 프로젝트 계획
모듈 3 - Amazon Bedrock 시작하기
모듈 4 - 프롬프트 엔지니어링 기초
모듈 5 - Amazon Bedrock 애플리케이션 구성 요소
모듈 6 - Amazon Bedrock 파운데이션 모델
모듈 7 - LangChain
모듈 8 - 아키텍처 패턴
교육 과정 요약 및 리소스
