개발자 LLM, RAG 교육
응답 처리, 검색, 평가를 코드로 구현할 때
Developer LLM/RAG Training
개발자 LLM, RAG 교육
API 연동부터 검색 품질 평가까지
LLM API, 문서 전처리, 임베딩, Vector DB, 검색 품질 평가, AI Agent 구성을 코드로 실습합니다.
개발팀의 실습 목표를 정할 때
LLM API부터 RAG까지 모두 같은 과정으로 배우나요?
개발 경험과 기존 환경을 확인해 API 연동, 문서 검색, 평가, 운영 중 필요한 실습 범위를 정합니다. 검색과 도구 호출을 팀 과제로 연결하려면 RAG, AI Agent 교육도 함께 살펴보세요.
서비스 비교와 상담 준비
RAG, AI Agent 교육
검색과 도구 호출을 팀 프로젝트로 실습할 때
상담할 때 알려주세요
- 개발 경험
- 사용 언어, 코드 작성과 API 사용 경험
- 실습 환경
- 외부 API 사용, 설치, 계정과 데이터 반출 기준
- 학습 목표
- 구현할 기능과 실습에 쓸 수 있는 문서
직접 구현하고 결과를 검토합니다
사내 개발팀을 위한 코드 실습 과정입니다. LLM API 연동, 문서 전처리, 임베딩과 벡터 검색, 품질 평가를 다룹니다. 개발 경험과 기존 환경을 확인한 뒤 실습 범위를 정하며 응답 품질뿐 아니라 오류 처리와 운영 비용도 함께 살펴봅니다.
주요 실습 내용
LLM 응답 처리
프롬프트 작성, 함수 호출, 응답 형식 검증과 오류 처리를 실습합니다.
문서 검색 구현
문서 분할, 임베딩, 색인과 검색을 구현하고 검색 결과를 비교합니다.
평가와 운영 점검
평가용 질문을 만들고 응답 품질, 로그, 비용을 확인하는 방법을 다룹니다.
진행 절차
- 수준, 환경 확인
개발 경험과 실습 환경을 확인하고 학습 목표를 정합니다.
- 예제 구현
API 연동과 검색 기능을 단계별로 구현합니다.
- 결과 검토
응답과 실패 사례를 분석하고 개선할 부분을 정리합니다.
LangChain, LLM 파인튜닝, LLMOps, Vector DB 등 세부 주제는 교육 과정에서 확인할 수 있습니다. 교육 과정 보기 →
자주 묻는 질문
어느 정도의 개발 경험이 필요한가요?
코드 작성과 API 사용 경험을 확인해 난이도를 정합니다. 참여자의 수준과 익숙한 개발 환경을 알려주시면 필요한 사전 학습과 실습 구성을 안내합니다.
Claude Code와 Codex 실습 계정을 준비해야 하나요?
아니요. 수업 중 사용할 실습 계정, 개발 환경과 예제 자료는 콥스랩이 준비합니다. 개인 유료 구독이나 사전 설치 없이 참여하세요.
사내 문서로 실습할 수 있나요?
공유와 사용이 허용된 자료로 진행할 수 있습니다. 개인정보와 기밀정보를 제거하고 외부 API 사용과 데이터 반출 기준을 먼저 확인합니다.
교육에 실제 서비스 구축도 포함되나요?
교육은 학습과 실습을 중심으로 진행합니다. 운영 서비스 구축, 사내 시스템 연동과 유지보수가 필요하면 별도 프로젝트로 범위를 협의합니다.