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

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