단순 따라 치기가 아닌 완주 — LangChain 기초부터 고급 RAG·파이프라인 평가까지 실무 수준으로 직접 구현합니다

RAG 기본 개념을 이미 이해했거나, 생성형 AI를 실제 서비스로 연결해야 하는 개발자를 위한 실무 중심 과정입니다.

이 과정에서는 LangChain 개요부터 LLM 연동, Document Parsing·Chunking, Vector Embedding, RAG 파이프라인 구현, 고급 RAG 이론, 그리고 Evaluation까지 RAG의 전체 라이프사이클을 하나의 흐름으로 끝까지 완주합니다.

'왜 이 단계가 필요한지, 설정을 바꾸면 결과가 어떻게 달라지는지'를 직접 체감하며, 만드는 것을 넘어 설명하고 설득할 수 있는 실무형 RAG 엔지니어로 성장할 수 있습니다.

▶ 이런 걸 배워요!

LangChain의 핵심 컴포넌트(Messages, Prompt, Chain 등)를 이해하고 LLM 연동 및 기초 QA 시스템을 구성할 수 있습니다.
Document Parsing & Chunking, Vector Embedding & Vector Store를 직접 구현해 RAG 파이프라인의 전처리 단계를 완성할 수 있습니다.
RAG Pipeline을 처음부터 끝까지 3단계 실습으로 직접 구현하고, 구성 요소별 역할과 성능 차이를 체감할 수 있습니다.
고급 RAG 이론(Hybrid Retriever, ReRank, Contextual Compression 등)을 이해하고 실습으로 적용할 수 있습니다.
RAG Pipeline Evaluation 개념과 실습으로 RAG 결과를 정량적으로 판단하고 보고할 수 있는 기준을 갖출 수 있습니다.

▶ 강의 주제

RAG 전체 파이프라인 완주 — 문서 파싱 → Chunking → Embedding → Vector DB → Retriever → LLM 연동 → Evaluation
고급 RAG 구조와 확장 전략 — Hybrid Retriever·ReRank·고급 RAG 이론으로 검색 품질과 성능 최적화
평가(Evaluation)까지 다루는 실무형 과정 — RAG 결과를 판단·보고하는 기준까지 제공

▶ 지식공유자가 생각하는 수강생 유형

RAG 시스템의 기본 개념은 알고 있지만, 실무 수준의 고도화가 필요한 개발자
서비스 수준의 RAG를 처음부터 끝까지 직접 구축해보고 싶은 개발자
검색 품질 향상과 RAG 성능 최적화에 관심 있는 AI 엔지니어·데이터 전문가
RAG 기초편을 수료하고 실전 구현과 평가까지 이어서 배우고 싶은 학습자

▶ 수강생의 고민을 시원하게 해결해드립니다

RAG 개념은 이해했는데, 파이프라인 전체를 처음부터 끝까지 직접 연결해 본 적이 없어 막막합니다.
예제는 따라 쳐봤는데, 실제 서비스에 적용하려면 무엇을 어떻게 바꿔야 하는지 모르겠습니다.
RAG 결과가 좋은지 나쁜지 판단하는 기준이 없어서 개선 방향을 잡기가 어렵습니다.
고급 RAG 기법(Hybrid Search, ReRank 등)을 적용해보고 싶은데 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다.

▶ 강의를 들은 후 수강생의 변화

RAG 파이프라인 전체를 직접 구현한 경험이 쌓여, 어떤 RAG 프로젝트든 흐름을 잡고 시작할 수 있게 됩니다.
고급 RAG 구조(Hybrid Retriever, ReRank 등)를 설계·적용해 검색 품질과 응답 정확도를 실질적으로 높일 수 있습니다.
RAG Evaluation 결과를 정량적으로 해석하고 개선 방향을 제안할 수 있어, 단순 구현자를 넘어 설명·설득하는 엔지니어로 성장합니다.
LangChain 기반 실무형 RAG 챗봇을 서비스 수준으로 완성하는 실전 역량이 확보됩니다.

▶ 강의 특징

SK hynix AI선행기술팀 현직, 전) KT 무선 코어망 장애탐지 AI 개발, 코드잇·SK네트웍스 AI 부트캠프 멘토 출신 양수민 강사의 현장 밀착형 실무 노하우를 제공합니다.
문서 파싱 → Chunking → Embedding → Vector DB → Retriever → LLM 연동 → Evaluation까지 RAG 전체 라이프사이클을 하나의 흐름으로 직접 구현하는 13차시 풀코스 구성입니다.
'부분 실습'이 아닌 '끝까지 완주'를 원칙으로, RAG 성능을 구조와 설정의 결과로 설명하고 Evaluation까지 보고할 수 있는 실무형 역량을 만들어 드립니다.

▶ 학습 내용

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