외부 문서를 검색하여 LLM이 답변을 생성할 때 활용하는
핵심 기술을 학습하는 과정
본 과정은 고용노동부 산업구조변화대응 등 특화 훈련 과정으로
한정된 인원만 수강할 수 있습니다.
임베딩과 Vector DB, 고급 검색 기법을 접목해 방대한 사내 지식을 AI 서비스와 완벽하게 연결해 보세요.
사내의 방대한 비정형 데이터를 LLM이 정확하게 탐색하고 답변하도록 RAG를 마스터하고 싶은 분
벡터 임베딩과 Vector DB 구축부터 고성능 유사도 검색까지 실무에 적용하고 싶은 분
청킹·인덱싱·리랭킹 등 고도화된 검색 기술로 완성도 높은 RAG 파이프라인을 구축하고 싶은 분
기업 고유의 지식을 안전하고 환각 없이 AI 서비스로 구현하려는 분
LLM API 연동, LangChain, RAG 아키텍처를 활용한 대화형 AI 서비스 개발 역량 확보
기존 웹/앱 개발 역량을 바탕으로 LLM과 레거시 시스템을 통합하는 AI 응용 소프트웨어 전문가로 도약
교육기간
1-2개월
모집인원
총 20명
수강료
핵심 역량을 빠르게 습득하고 실무에 적용해 보세요
RAG(검색 증강 생성)의 개념과 원리를 이해하고, 텍스트를 벡터로 변환하는 임베딩의 기본 원리와 활용 방법을 익힐 수 있다.
임베딩 벡터를 저장·검색하는 Vector DB의 핵심 개념을 이해하고, 실제 환경에서 구축·실습하며 유사도 검색을 수행할 수 있다.
청킹·계층적 인덱싱·하이브리드 검색 및 리랭킹 등 검색 정확도를 극대화하는 심화 테크닉을 체계적으로 습득할 수 있다.
문서 전처리부터 벡터 검색, LLM 프롬프트 주입 및 최종 생성까지 전 과정을 유기적인 하나의 RAG 파이프라인으로 구축할 수 있다.
RAG, 임베딩 기본
Vector DB 개념 및 실습
고급 인덱싱 및 검색
RAG 파이프라인 통합
RAG 지식베이스 과정에서 Vector DB와 RAG 파이프라인을 구축했다면 LLM 응용 서비스 구축 과정에서는 이를 실제 서비스 운영·배포 구현합니다.
LLM 응용 서비스 구축 과정 바로 가기 arrow_forward
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