[IT 마스터 클래스] LangChain을 활용한 RAG의 모든 것!_기초편

RAG는 이제 선택이 아닌 기본 구조 — LLM 개요부터 RAG 파이프라인 구현까지 처음부터 체계적으로 배웁니다.

ChatGPT를 도입했지만 결과가 기대에 못 미치는 이유는 모델 성능이 아니라 '구조를 이해하지 못한 활용' 때문입니다.

이 과정은 LLM의 동작 원리와 한계(Hallucination)를 이해하는 것에서 출발해, RAG(검색 증강 생성)가 왜 필요한지, LangChain으로 어떻게 구축하는지를 처음부터 끝까지 실습 중심으로 안내합니다.

Document Parsing·Text Chunking·Embedding·Vector DB·Retriever 구현까지 RAG 파이프라인 전 단계를 직접 완성하며, 실무에 바로 적용 가능한 맞춤형 RAG 챗봇을 만드는 기초 역량을 갖출 수 있습니다.

▶ 이런 걸 배워요!

• LLM 개요와 ChatGPT의 동작 원리, GPT 사전 훈련 방법과 Hallucination 발생 메커니즘을 이해할 수 있습니다.
• RAG의 정의와 필요성을 설명하고, LLM 단독 활용의 한계를 RAG로 극복하는 구조를 파악할 수 있습니다.
• Document Parsing 전략과 Text Chunking 기법을 실습하며 문서 전처리 파이프라인을 구성할 수 있습니다.
• Embedding 모델과 Vector DB를 활용해 문서를 적재하고, Vector Search 및 Retriever를 직접 구현할 수 있습니다.
• RAG Pipeline을 처음부터 끝까지 직접 구현해 실무 적용 가능한 기초 RAG 챗봇을 완성할 수 있습니다.

▶ 강의 주제

• LLM과 RAG 핵심 개념 — ChatGPT 동작 원리, Hallucination 이해, RAG의 정의와 필요성
• RAG 파이프라인 단계별 실습 — Document Parsing → Chunking → Embedding → Vector DB → Retriever
• LangChain 기반 RAG 구현 — 통합 인터페이스로 문서 처리부터 답변 생성까지 전 과정 완주

▶ 지식공유자가 생각하는 수강생 유형

• LLM과 RAG 구조를 체계적으로 이해하고 정리하고 싶은 SW 개발자
• LLM의 한계를 극복해 정확한 정보 검색과 응답 생성을 결합하려는 데이터 전문가
• ChatGPT를 도입했지만 원하는 결과를 못 내고 있어 RAG 구조부터 다시 이해하고 싶은 분
• LangChain을 활용한 실전 RAG 챗봇을 직접 구축해보고 싶은 개발자·AI 엔지니어

▶ 수강생의 고민을 시원하게 해결해드립니다

• RAG라는 개념은 들어봤는데, 왜 필요한지, 어떻게 구성되는지 이론과 실습을 연결하기가 어렵습니다.
• LangChain 문서나 튜토리얼을 따라 해봤는데 실무에 어떻게 적용해야 할지 감이 오지 않습니다.
• Embedding이나 Vector DB 개념은 아는데, RAG 파이프라인 전체를 직접 연결해 본 적이 없습니다.
• ChatGPT가 잘못된 정보를 답하는 Hallucination을 줄이는 실질적인 방법을 찾고 있습니다.

▶ 강의를 들은 후 수강생의 변화

• LLM의 작동 원리와 한계를 명확히 이해하고, RAG가 왜 현실적인 해법인지 스스로 설명할 수 있게 됩니다.
• Document Parsing부터 RAG Pipeline 완성까지 전 단계를 직접 손으로 구현한 경험이 쌓입니다.
• LangChain을 활용해 실무 수준의 맞춤형 RAG 챗봇을 설계·구축하는 기초 역량이 확보됩니다.
• RAG 기초편 완주 후 심화편(고급 RAG·파이프라인 평가)으로 자연스럽게 이어지는 학습 경로가 열립니다.

▶ 강의 특징

• 전) K통신사 무선 코어망 장애탐지 AI 시스템 개발, 코드잇·SK네트웍스 AI 부트캠프 멘토 출신 양수민 강사가 현장 경험을 바탕으로 개념부터 활용법까지 친절하게 안내합니다.
• LLM·RAG 차이점 비교로 핵심을 빠르게 파악하고, 이론 설명 → 직접 실습 → 결과 확인의 흐름으로 실전 감각을 익힙니다.

▶ 학습 내용