RAG SYSTEM
RAG 시스템 마스터
검색과 생성의 원리부터 GraphRAG, Agentic RAG까지 이어지는 흐름을 연결해 RAG 시스템의 전체 구조를 이해합니다.
수강 신청과 결제는 인프런에서 진행합니다.
- 전체 구성
- 29개 항목
- 총 영상 시간
- 2시간 54분
- 강의 업데이트
- 강의 음성
- 한국어
지금 이 강의가 맞는지 확인하세요
- 이런 분께
- RAG의 검색 품질과 구조를 개선하고, LLM을 실제 서비스에 연결하려는 개발자.
- 시작 전에
- RAG·프롬프트 기본 개념, Python으로 LLM API를 연동한 경험, 벡터 DB 기본 사용법이 필요합니다.
- 배우고 나면
- Classic·Graph·Agentic RAG의 구조와 사용 기준 이해
- 검색 품질·토큰 비용·지연 시간을 고려한 설계
공개 커리큘럼의 실습
이렇게 적용해봅니다
검색 구조를 비교하고, 라우팅과 장기 기억을 연결해 품질·비용·지연 시간을 검토합니다.
- Python
- LLM API
- Vector DB
- GraphRAG
유료 도구·API 이용 비용은 강의 수강료와 별개일 수 있습니다. 사용할 도구의 현재 조건을 확인하세요.
커리큘럼 요약
- 검색·생성 아키텍처 비교
- 검색 최적화와 라우팅
- 지식 그래프와 자기 평가
- 장기 기억과 하이브리드 구조
전체 항목 수에는 자료와 안내가 포함됩니다. 아래 요약은 학습 주제를 묶어 정리한 것입니다.
전체 커리큘럼·미리보기 확인 ↗수강 전에 확인할 것
가격·수강 기간·질문 지원은 어디서 보나요?
인프런의 최신 안내를 기준으로 확인해 주세요. 할인, 수강 기간, 질문 지원 범위는 강의별로 다릅니다.
선수지식이 부족하면 어디서 시작하나요?
선수지식을 먼저 확인하고 목적과 경험에 맞는 시작점을 선택하세요. AI 에이전트의 큰 그림은 무료 기초 과정에서 먼저 살펴볼 수 있습니다.
시작 강의 다시 찾기공개 정보 확인: 2026-10-07 · 인프런 원문 ↗