LangChain, RAG, 그리고 Vector Databases로 컨텍스트 인식 AI 애플리케이션 구축하기
Retrieval Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델의 핵심 한계를 해결합니다: private 데이터나 문서에 접근할 수 없다는 점입니다. 이 트랙은 LangChain의 orchestration 레이어, embedding 모델, 그리고 vector database를 결합하여 쿼리 시점에 적절한 컨텍스트를 검색하고 이를 LLM에 제공함으로써 hallucination 대신 정확하고 근거 있는 답변을 생성하는 애플리케이션을 만드는 방법을 가르칩니다. 이러한 기술은 내부 문서에 대한 chatbot, semantic search engine, 그리고 production AI pipeline에 직접 적용할 수 있습니다.
배울 내용
LLM과 RAG가 개념적으로 어떻게 작동하는지부터 시작한 후, LangChain의 핵심 추상화: chain, prompt, 그리고 memory로 진행합니다. 그 다음 문서 로딩, 텍스트 청킹, 그리고 raw text를 vector database에 저장된 vector로 변환하는 전체 embedding pipeline을 다룹니다. 완전한 RAG 애플리케이션을 구축하고 평가하며, LangChain component를 커스터마이징하고, retrieval system에 특화된 보안 및 윤리적 위험에 대처합니다. 고급 모듈에서는 hybrid 및 dense retrieval 전략, Pinecone, Weaviate, Chroma 같은 vector database의 내부 아키텍처, 그리고 RAG를 production에 출시할 때 고려해야 할 operatonal 문제들(latency, cost, monitoring)을 다룹니다. 이 트랙은 retriever 자체가 LLM이 동적으로 호출할 수 있는 tool이 되는 agentic RAG 패턴으로 마무리됩니다.
학습 경로
12개의 과정이 A1부터 C2까지 진행됩니다. 처음 두 과정(A1–A2)은 기초를 확립합니다: LLM 및 RAG 개념, 그 다음 LangChain의 구성 요소입니다. B 레벨 과정(B1–B2)은 문서 처리, embedding, vector database 기초, 완전한 RAG 구축 및 평가 사이클, component 커스터마이징, 보안 고려사항을 다룹니다. C1 과정은 고급 retrieval 기술과 vector database 아키텍처를 깊이 있게 살펴보며, Productionizing RAG Systems로 마칩니다. 두 개의 C2 capstone — Agentic RAG and Tool Integration과 Advanced RAG Use Cases and Future Trends — 은 multi-step agent workflow와 applied LLM engineering의 최전선에 있는 emerging pattern을 다룹니다.
어떻게 작동하는가
각 과정은 내장 code editor에서 실시간 피드백으로 완료하는 짧고 집중된 레슨으로 나뉩니다. 막힐 때 AI tutor를 이용할 수 있으며, 연습은 현실적인 시나리오에 기반합니다 — 실제 문서 로딩, live vector store 쿼리, retrieval pipeline 디버깅 — 따라서 기술이 production work에 직접 전이됩니다.