RAG 개념
- 왜 그냥 물으면 안 되는가
- 검색 + 생성의 결합
- 전체 파이프라인 조망
커리큘럼 폴더
기초~중급 · 주 1회 3시간 · 총 12시간 · 실습 중심
RAG 기반 AI 지식검색 앱
우리 회사 문서, 매뉴얼, 규정을 근거로 답하는 AI를 만듭니다. 문서를 잘게 나누고, 임베딩으로 검색하고, 근거를 함께 보여주는 RAG 파이프라인을 처음부터 끝까지 구현합니다.
- RAG
- Embedding
- VectorDB
- Chunking
- Citation
4주
주 1회 진행
12시간
총 학습 시간
55%
실습 비중
1종
지식검색 앱
Overview
과정 개요
누구를 위한 과정인지, 무엇을 배우고 무엇을 남기는지 먼저 확인하세요.
01
교육 대상
- 사내 지식 검색이 필요한 실무자
- 고객 문의 자동화를 준비하는 팀
- LLM 앱 개발에 입문하는 개발자
02
학습 목표
- 문서를 검색 가능한 형태로 처리
- 임베딩과 벡터 검색 이해
- 근거를 인용하는 답변 생성
- 환각을 줄이는 구조 설계
03
운영 방식
- 4주 / 주 1회 / 회당 3시간
- 강의 40% · 실습 55% · 리뷰 5%
- 각자 자기 문서로 실습
04
최종 산출물
- 문서 기반 질의응답 앱
- 검색 품질 평가표
- 운영 시 주의사항 정리
Roadmap
4주 학습 로드맵
수집 → 검색 → 생성 → 평가 순서로 완성도를 높입니다.
- Week 01수집
문서를 데이터로 만들기
다양한 문서를 검색 가능한 조각으로 바꿉니다.
- Week 02검색
의미로 검색하기
임베딩과 벡터DB로 관련 문서를 찾습니다.
- Week 03생성
근거로 답하기
찾은 문서를 근거로 인용하며 답을 생성합니다.
- Week 04평가
평가하고 운영하기
검색과 답변 품질을 측정하고 운영 기준을 세웁니다.
Week01
문서를 데이터로 만들기
다양한 문서를 검색 가능한 조각으로 바꿉니다.
- Ingest
- Chunking
- 실습
문서 처리
- PDF · 웹 · 노션 불러오기
- 청킹 전략과 크기
- 메타데이터 붙이기
실습: 인제스트
- 내 문서 적재
- 청크 확인
- 품질 문제 찾기
결과물정제된 문서 청크 세트
Week02
의미로 검색하기
임베딩과 벡터DB로 관련 문서를 찾습니다.
- Embedding
- VectorDB
- Search
임베딩 이해
- 의미를 벡터로 표현
- 유사도 검색 원리
- 임베딩 모델 선택
벡터DB 연동
- 인덱스 만들기
- 상위 k개 검색
- 필터와 하이브리드 검색
실습: 검색기
- 질문으로 문서 찾기
- 검색 결과 점검
- 노이즈 줄이기
결과물질문에 관련 문서를 찾는 검색기
Week03
근거로 답하기
찾은 문서를 근거로 인용하며 답을 생성합니다.
- Citation
- 생성
- 안전
생성 프롬프트
- 근거만으로 답하기
- 출처 인용 형식
- 모르면 모른다고 하기
환각 줄이기
- 근거 없는 답 차단
- 질문 재작성
- 다중 근거 대조
실습: 답변기
- 인용 포함 답변
- 대화 맥락 유지
- 실패 사례 수집
결과물출처를 인용하는 질의응답
Week04
평가하고 운영하기
검색과 답변 품질을 측정하고 운영 기준을 세웁니다.
- Eval
- 운영
- Present
품질 평가
- 정답 세트 만들기
- 검색 정확도 측정
- 답변 신뢰도 채점
개선
- 청킹 · 검색 튜닝
- 프롬프트 보정
- 비용과 속도 균형
완성 & 발표
- 앱으로 묶기
- 운영 주의사항 정리
- 최종 발표
결과물평가 기준이 포함된 지식검색 앱
Core pipeline
RAG 4단계 파이프라인
수집 → 검색 → 생성 → 평가. 각 단계 품질이 최종 답의 신뢰도를 결정합니다.
Ingest01
문서를 청크로
예: PDF 800자 단위
Retrieve02
의미로 검색
예: 상위 5개 청크
Generate03
근거로 답변
예: 출처 함께 표기
Cite04
출처 인용
예: 문서명·페이지
Eval05
품질 측정
예: 정답 세트 채점
Before
“규정을 물어보면 지어냅니다”
After
“실제 문서를 근거로 출처까지 제시”
Result
최종 산출물과 평가 기준
배포자료, 실습자료, 발표자료까지 한 번에 완성합니다.
최종 산출물
- 문서 기반 질의응답 앱
- 검색 품질 평가표
- 운영 시 주의사항 정리
평가 기준
- 근거 없이 답하지 않는가
- 출처가 정확한가
- 관련 문서를 잘 찾는가
- 실패를 측정하고 개선했는가
활용 예시
- 사내 규정 도우미
- 제품 매뉴얼 봇
- 논문 검색 어시스턴트
- 고객 FAQ 응답기
지어내는 AI에서, 근거를 대는 AI로 만듭니다.
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