"팀장님이 내부 문서로만 답하는 챗봇을 만들라는데, SQL LIKE 검색으로는 택도 없어서 막막해요."

"열심히 만든 챗봇이 없는 말을 지어내는 '환각(Hallucination)' 현상을 잡을 수가 없어요."

"PDF, 이미지 같은 비정형 데이터를 DB에 넣고 싶은데 어떻게 구조화해야 할지 감이 안 와요."

"LangChain, Vector DB... 좋다는 건 알겠는데 당장 실무 코드에 어떻게 적용할지 모르겠어요."

벡터 임베딩 원리

컴퓨터가 '왕'과 '남자'의 관계를 '여왕'과 '여자'의 관계처럼 이해하도록 만드는 수학적 원리를 그림으로 쉽게 배웁니다.

검색 정확도 35% 향상

단순 키워드 매칭 대비 검색 품질을 획기적으로 높이는 하이브리드 검색(Hybrid Search) 로직을 내 서비스에 이식합니다.

100만 건 대용량 처리

현업 수준의 대규모 트래픽에서도 0.1초 이내 응답 속도를 보장하는 인덱싱(Indexing) 최적화 설정값을 공개합니다.

즉시 배포 가능한 코드

강의가 끝나면 여러분의 깃허브(GitHub)에는 즉시 배포 가능한 '사내 지식 검색용 RAG 챗봇' 레포지토리가 생성됩니다.

AI와 벡터의 기초: 데이터의 수치화

수학적 증명은 건너뛰고, AI가 데이터를 이해하는 '좌표 공간'의 개념을 코드로 직관적으로 이해합니다.

임베딩 모델과 코사인 유사도

OpenAI, HuggingFace의 SOTA 모델을 활용해 데이터를 벡터로 변환하고, 데이터 간의 '의미적 거리'를 계산해 봅니다.

벡터 데이터베이스(Vector DB) 심화

Pinecone, Milvus 등 현업에서 가장 많이 쓰는 DB를 선택해 직접 구축하고, 인덱싱 성능을 튜닝합니다.

실전 프로젝트: Search to RAG

여러분의 로컬 환경에서 돌아가는 LLM과 벡터 DB를 연동하여, 나만의 데이터를 학습 없이 참조하는 챗봇을 완성합니다.

개발자를 위한 Code-First 강의

지루한 이론 수업이 아닙니다. 복잡한 수식 대신 실행 가능한 파이썬 코드로 개념을 증명하며 진행합니다.

GenAI Stack의 핵심, 벡터 DB 정복

단순 API 호출을 넘어, 대용량 데이터를 처리해야 하는 엔지니어에게 꼭 필요한 인덱싱 전략을 전수합니다.

환각(Hallucination) 제로 도전

LLM의 고질적인 거짓말 문제를 해결하는 가장 현실적인 대안, RAG 아키텍처를 내 손으로 직접 짭니다.

현업 엔지니어의 시크릿 치트시트

수강생 전원에게 실무에서 즉시 활용 가능한 '벡터 DB 성능 비교표'와 'RAG 아키텍처 템플릿 코드'를 제공합니다.

Q. 수학을 잘 못하는데 백엔드 개발자라면 들을 수 있나요?

A. 네, 무조건 가능합니다. 선형대수학 공식을 증명하는 수업이 아닙니다. 라이브러리를 활용해 기능을 구현하는 '엔지니어링' 관점의 강의이므로, 파이썬 기초만 있다면 충분합니다.

Q. 기존 SQL DB와 무엇이 다른가요?

A. SQL은 "정확히 일치하는 단어"를 찾지만, 벡터 DB는 "의미가 비슷한 맥락"을 찾습니다. 사용자가 오타를 내거나 애매하게 검색해도 찰떡같이 알아듣는 기능을 구현하려면 벡터 DB가 필수입니다.

Q. 수강 후 결과물은 무엇인가요?

A. 강의가 끝나면 단순한 토이 프로젝트가 아닌, 실제 회사 업무에 바로 적용할 수 있는 수준의 'RAG 기반 사내 지식 검색 챗봇' 코드를 확보하게 됩니다.