인프런 유료 강의
RAG 시스템 마스터
검색한 자료를 바탕으로 답하는 시스템을 직접 만들고 싶다면. 기본 RAG부터 GraphRAG·Agentic RAG까지 설계와 실습을 이어가는 심화 과정입니다.
시작 전에 RAG·프롬프트 기본 개념 · Python으로 LLM API를 연동한 경험 · 벡터 DB 기본 사용법
선수지식과 실습 안내무료 · 강사 코드브릿지
LLM 원리 입문: AI 답변은 어떻게 만들어질까?
같은 질문인데 답이 달라지고, 그럴듯한 설명이 틀리는 이유가 궁금한가요? 모델과 검색의 역할, 확률, 토큰을 3편으로 살펴보고 AI 답변에서 확인할 지점을 찾아보세요.
가입 없이 바로 시작
![AI 답변의 비밀: 토큰, 확률, 검색의 역할 15분 정리 [LLM 원리 1강]](https://i.ytimg.com/vi/wXkkRCX_4k0/hqdefault.jpg)
▶무료 수강하기이 과정을 마치면
- 언어 모델, 대화 서비스, 검색이 맡는 역할을 구분해요.
- 답변이 달라지는 이유와 토큰이 비용·길이에 미치는 영향을 설명해요.
- AI 답변의 말투보다 입력 자료와 확인할 근거를 먼저 살펴봐요.
개념을 먼저 익히는 과정이에요. 코딩 실습은 아래 심화 강의에서 이어갈 수 있습니다.
이런 분께 추천해요
ChatGPT 같은 AI 서비스를 써봤지만 답변이 만들어지는 과정은 낯선 분께 추천해요. 수식이나 코딩 실습 없이 일상적인 예시로 시작합니다.
커리큘럼
오래된 업로드부터 시리즈 순서대로 정리했습니다. 궁금한 강의부터 골라 들어도 좋아요.
AI 답변의 큰 그림부터
모델·대화 서비스·검색이 맡는 역할
확률과 토큰으로 답변 들여다보기
답변이 달라지는 이유와 비용·길이의 기준
AI 답변을 확인하는 연습
최근 받은 AI 답변 하나를 골라 질문의 목적, 필요한 자료, 검색 여부, 사실을 확인할 근거를 적어보세요. 가입 없이 자료를 받을 수 있습니다.
AI 답변 확인 노트 내려받기 ↓직접 만들어보고 싶다면
무료 강의에서 방향을 잡았다면, 내 목표에 맞는 코드브릿지 유료 강의로 실습을 이어가세요.
시작 전에 궁금할 수 있는 것
회원가입이나 결제가 필요한가요?
필요하지 않아요. 무료 수강하기를 누르고 바로 시작하면 됩니다. 심화 강의는 별도의 인프런 유료 강의이며, 무료 과정만 들어도 괜찮아요.
진도는 어떻게 저장되나요?
시청 위치, 완료한 강의, 내 메모를 현재 브라우저에 저장합니다. 브라우저 데이터를 지우거나 다른 기기에서 접속하면 이어지지 않을 수 있어요. 영상이 끝나면 자동으로 완료되며, 직접 학습 완료를 누를 수도 있습니다.
코딩을 몰라도 들을 수 있나요?
코딩을 몰라도 들을 수 있어요. 모델·검색·토큰의 역할을 예시로 설명합니다. 추천하는 RAG 유료 강의는 Python·LLM API·벡터 DB 사용 경험이 필요한 심화 과정이에요.