검색증강 AI 개발 실전 프로젝트, RAG × LLM × VectorDB
강의정보
| 학습개요 |
[새로운 인공지능의 등장] 딥러닝의 한계를 극복하기 위한 검색 증강 생성, RAG 등장! RAG를 활용을 위한 LLM과 벡터DB 연결법을 함께 제공합니다. |
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| 학습목표 |
- 생성형 AI와 RAG의 개념 및 원리를 이해하고 활용할 수 있습니다. - 벡터 데이터베이스 및 LLM(Open Weight 포함)을 활용한 AI 애플리케이션을 직접 구축할 수 있습니다. - 실습 중심의 프로젝트를 통해 실무형 AI 서비스 개발 역량을 갖출 수 있습니다. |
| 학습대상 |
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강사이력
- 해커스 캠퍼스 SQL 강사
- 고려대학교 산업공학 박사
- 고려대, 아주대 강사 및 특임 교원
- 삼성전자, KT, 한국은행 등 IT 특강
- 데이터 아키텍트 및 DBA 수행 (POSCO DX, SK 등)
- 현대경제연구원/인재개발 연구원 |
강의목차
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강의정보 번호 강의명 1강새로운 인공지능 세계로 입문!- 새로운 세계에, 클라우드와 GPU 그리고 새로운 인공지능
- 새로운 인공지능이 동작하는 방식
- [실습] 기본 생성형 AI 서비스 사용
2강딥러닝은 어떻게 생각하고, 생성형 AI는 어떻게 말할까?- 딥러닝과 생성형 AI 바로알기
- 딥러닝과 생성형 AI 구조와 작동 방식 비교
- [실습] 생성형 AI 활용 서비스 데모
3강생성형 AI로 보는 인공지능의 과거와 현재- 기존 인공지능 (ML/DL)에 대한 이해와 생성형 AI에 대한 발전 방향 비교
- 기존 인공지능 (ML/DL)과 생성형 AI를 결합한 사례 이해
- [실습] 기존 인공지능 (ML/DL)과 생성형 AI를 결합한 사례 실습
4강딥러닝 한계와 생성형 AI를 이용한 극복, 생성형 AI 도전 과제- 딥러닝 특성과 한계점 극복을 위한 시도
- [실습] 딥러닝 특성과 한계점 파악
- [실습] 생성형 AI가 특성과 한계점 이해
5강검색 증강 생성, RAG 필요성- 검색 증강 생성, RAG 기술이 주목받는 이유
- [실습] RAG 원리와 동작 방식 알아보기(시나리오 기반)
6강생성형 AI, RAG 실습 환경 구성- Python을 이용한 RAG 및 벡터 DB 구축 환경 구성
- [실습] RAG 실습 환경 구성하기
7강생성형 AI 활용, Prompt Engineering- 생성형 AI 특성 이해와 Prompt Engineering 활용
- [실습] Prompt Engineering 활용
8강RAG Chain 및 AI Agent 이해- 생성형 AI에서 Chain 방식으로 서비스 처리
- [실습] RAG Chain 구성 실습1
- [실습] RAG Chain 구성 실습2
9강Closed Source LLM 활용- Open AI API를 이용한 생성형 AI 서비스
- [실습] Closed Souce LLM 활용 1
- [실습] Closed Souce LLM 활용 2
10강RAG 프로세스 이해 및 정리- RAG 프로세스 이해 및 정리
- [실습] RAG 구축 및 Tool Calling 실습
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강의정보 번호 강의명 11강RAG와 벡터 DB 아키텍처 연계- RAG와 벡터 DB 아키텍처 연계 알아보기
- [실습] RAG와 벡터 DB 아키텍처 구축하기
12강벡터 DB 구축 이해- 벡터 DB 구축 필요성과 절차 이해
- [실습] 벡터 DB 구축 절차
13강벡터 DB 쿼리와 청크 설계- 벡터 DB 구축과 쿼리 및 청크 설계
- [실습] 쿼리 설계 및 청크 설계 실습
14강허깅 페이스 사용하기- 허깅페이스에 등록된 Open Weight LLM 이해
- [실습] 허깅페이스 API 인증, Access 및 연결 활용
15강Open Weight LLM 기반 RAG 구축- Open Weight LLM을 이용한 RAG 서비스 모델 구축
- [실습] Open Weight Model 사용하여, 기본 RAG App 데모 구현
- [실습] Open Weight Model 사용하여, 확장된 RAG App 데모 구현
16강RAG와 벡터 DB 구축- 벡터 DB 구축 쿼리와, RAG 검색 상호 영향 이해
- [실습] 벡터 DB 구축 쿼리 및 RAG 검색 동시 연결 비교 App 구축
17강RAG Fine Tuning- RAG Fine Tuning 트렌드 알아보기
- [실습] PERT 기법(LoRa) 동작 확인 실습
18강Advanced RAG 구축- RAG와 벡터 DB 구축을 이용한 App 상용 구성 아키텍처 이해
- [실습] RAG와 벡터 DB를 이용하여 상용 LLM App 빌드 및 배포
19강[Mini-Project] 생성형 AI, RAG, 벡터 DB 응용 지능형 서비스- Mini-Project AI 서비스 기획 및 아키텍쳐 설계
- [실습] 생성형 AI, RAG, 벡터 DB, AI App 연결
