LLM 엔지니어링 기초: RAG 및 AI 에이전트 구축

현대 소프트웨어 개발은 단순히 코드를 작성하는 것에서 벗어나 대규모 언어 모델을 중심으로 지능형 시스템을 엔지니어링하는 방향으로 전환되었습니다. 이러한 모델을 효과적으로 활용하는 방법을 이해하는 것은 이제 차세대 애플리케이션을 구축하려는 모든 사람에게 필수적인 기술입니다. 이 과정은 AI의 작동 원리를 이해하고 이러한 강력한 도구를 기능적인 소프트웨어에 통합하는 체계적인 경로를 제공합니다. 여러분은 AI에 대한 이해를 고수준 개념에서 실용적인 엔지니어링 분야로 전환하게 될 것입니다. 상세한 설명과 코드 구현을 학습함으로써, 추론하고, 정보를 검색하며, 복잡한 작업을 실행할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 학습 내용: - 대규모 언어 모델의 아키텍처 기반과 토큰화(tokenization)의 작동 원리를 이해합니다. - 고급 프롬프트 엔지니어링 패턴을 적용하여 모델 신뢰성과 출력 품질을 향상시킵니다. - 벡터 데이터베이스를 사용하여 상황 인식 응답을 위한 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축합니다. - 외부 도구를 사용하고 다단계 워크플로우를 관리할 수 있는 자율 AI 에이전트를 설계합니다. - AI 성능을 모니터링하고 개선하기 위한 평가 프레임워크 및 관찰 가능성(observability)을 구현합니다. - 일반적인 취약점과 안전 프로토콜을 이해하여 안전한 AI 개발을 실습합니다. 이 과정은 필수 용어와 기본 정의로 시작하여 RAG 및 에이전트 설계의 실질적인 논리로 넘어갑니다. 이러한 구성 요소를 응집력 있는 시스템으로 조정하는 방법을 설명하는 서면 모듈을 통해 학습을 진행하게 됩니다. 이 과정은 AI 엔지니어링을 처음 접하는 초보자와 개발자를 위해 설계되었습니다. 시작하는 데 머신러닝이나 데이터 과학에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 바로 AI 엔지니어링의 기초를 다지기 시작하세요.