RAG 모듈로 돌아가기
Step 3: 고급 과정
프로덕션 레벨 구현
실제 서비스에 적용 가능한 고급 기법을 마스터합니다. GraphRAG, 하이브리드 검색, 프롬프트 엔지니어링 등 최신 기술을 활용한 고성능 RAG 시스템을 구축해보세요.
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과정 개요
학습 시간
약 20시간
학습 방식
프로젝트 기반
난이도
고급/전문가
완료 후
RAG 전문가
고급 과정 특별 기능
GraphRAG 실습
지식 그래프를 활용한 차세대 RAG 시스템 구현
프로덕션 최적화
대규모 시스템에서의 성능 최적화 기법
상세 커리큘럼
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1. GraphRAG 아키텍처
지식 그래프 기반 RAG의 고급 구현
학습 내용
- Entity와 Relation 추출
- Knowledge Graph 구축
- Graph traversal과 reasoning
- Neo4j와 GraphRAG 통합
2
2. Multi-hop Reasoning
복잡한 질문에 대한 다단계 추론 구현
학습 내용
- Query decomposition
- Iterative retrieval
- Context accumulation
- Answer synthesis
3
3. 고급 Reranking 전략
검색 결과의 품질을 극대화하는 재순위화 기법
학습 내용
- Cross-encoder reranking
- Diversity-aware reranking
- Learning to rank
- Contextual reranking
학습 자료
4
4. RAG 평가와 모니터링
프로덕션 RAG 시스템의 품질 측정과 개선
학습 내용
- Relevance metrics (MRR, NDCG)
- Answer quality metrics
- A/B 테스팅 전략
- 실시간 모니터링 대시보드
학습 자료
5
5. 프로덕션 배포와 스케일링
대규모 RAG 시스템 구축과 운영
학습 내용
- 마이크로서비스 아키텍처
- Load balancing과 sharding
- Streaming과 실시간 업데이트
- Cost optimization
6
6. 최신 연구 동향
RAG 분야의 최신 논문과 기술 트렌드
학습 내용
- Self-RAG와 Adaptive RAG
- Multimodal RAG
- Long-context RAG
- RAG with reasoning chains
고급 과정 체크리스트
아래 항목들을 체크하여 학습 진도를 관리하세요. 모든 항목을 완료하면 RAG 전문가가 됩니다!