인공지능 & 데이터난이도: 고급
실무 환경을 위한 엔터프라이즈 RAG & LLM 애플리케이션 설계
단순한 래퍼를 넘어선 고성능 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인과 평가 기법
강사: 박서진
총 러닝타임: 총 16시간 10분
커리큘럼: 3개 레슨
최종 갱신: 2026. 3. 20.
LEARNING OUTCOMES
이 강의를 완강하면
1문서 구조별 최적의 시맨틱 청킹(Semantic Chunking) 전략 수립
2Dense + Sparse(BM25) 하이브리드 검색과 Cross-Encoder 리랭커 실전 구현
3환각(Hallucination) 억제를 위한 검증 파이프라인 및 평가 지표 산출
강의 소개
기업 내부 문서를 안전하게 지식화하고, 정확도 높은 응답을 생성하는 고급 청킹 기법, 하이브리드 검색, 리랭킹, 그리고 RAGAS 기반 자동 평가 파이프라인을 구축합니다.
담당 강사
박서진
생성형 AI & LLM 엔지니어링
인공지능 연구소 리드 리서처. 대규모 언어 모델(LLM)과 지식 그래프를 결합한 RAG 시스템을 실 서비스에 적용해 온 AI 엔지니어입니다.
생성형 AI & LLM 엔지니어링RAG 파이프라인 최적화벡터 데이터베이스