메인메뉴로 이동 본문으로 이동

lnb영역

재직자 교육

������ ����

  1. 재직자 교육
  2. 운영과정

운영과정

2026년 클라우드컴퓨팅 전문인력 양성기관 지원사업
세부 교육과정 안내
집체교육
집체 002. 클라우드 기반 RAG 설계 및 고도화 실무
  • 교육목표

    1. 단순 검색을 넘어 AI가 스스로 판단하고 검색 전략을 조정하는 RAG 아키텍처를 이해하고, 클라우드 환경에서 이를 직접 구현할 수 있는 설계 역량을 갖춘다.
    2. 하이브리드 검색·리랭킹·Agentic RAG 등 검색 품질을 단계적으로 끌어올리는 고도화 기법을 실무 데이터에 직접 적용하여 RAG 서비스의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있다.
    3. OpenSearch · Lambda · CloudWatch 기반 RAG 서비스의 구축부터 하이브리드 검색·리랭킹·Agentic RAG 고도화, 평가·모니터링까지 전주기를 직접 수행하여 실제 운영 환경 수준의 생성형 AI 서비스를 독립적으로 운영할 수 있다.

  • 교육시간 : 총 24시간

    이론 : 6시간
    실습 : 14시간
    프로젝트 : 4시간

커리큘럼
주요내용 세부내용

클라우드 기반
RAG 아키텍처 설계

• 클라우드 인프라 위 RAG 서비스 설계 원칙 
• S3·Lambda·API Gateway 기반 RAG 파이프라인 구성 
• OpenSearch Serverless · Bedrock 환경 구성 및 기본 RAG 구현

클라우드 벡터 검색

인프라 구축 및 최적화

• OpenSearch 벡터 인덱스 설계 및 데이터 수집 파이프라인 
• 청킹 전략·메타데이터 설계 
• IAM·VPC 기반 보안 구성

RAG 고도화
— 하이브리드 검색·
리랭킹·쿼리 확장

 • 키워드+시맨틱 하이브리드 검색 파이프라인 구현 
• Cohere Rerank 기반 리랭킹 연동 
• HyDE·쿼리 확장·메타데이터 필터링 적용

Agentic RAG
파이프라인 구현

• Bedrock Agent 기반 동적 검색 전략 설계 
• Step Functions 기반 멀티스텝 RAG 오케스트레이션 
• Lambda Tool 연동 및 클라우드 배포

클라우드 기반 RAG 서비스
평가·모니터링·운영 

• 검색 정확도·응답 신뢰성·환각 여부 자동 평가 파이프라인 구성 
• CloudWatch 기반 서비스 모니터링 및 품질 진단 
• 비용 최적화 및 운영 전략
프로젝트
구분 내용
주제 • 클라우드 기반 RAG 파이프라인 설계 및 구현
• 하이브리드 검색·리랭킹 기반 RAG 고도화 및 성능 검증
• Agentic RAG 기반 클라우드 생성형 AI 서비스 배포
목표

• 클라우드 환경에서 RAG 서비스를 스스로 설계·구축하고 하이브리드 검색·리랭킹·Agentic RAG까지 고도화하여 실제 운영 환경 수준의 생성형 AI 서비스를 독립적으로 구축한다.
교육일정
과정별 모집기간 운영기간
클라우드 기반 RAG 설계 및 고도화 실무 7.2(목) ~ 8.7(금)

8.10(월) ~ 8.12(수), 총 3일

교육 신청 하러가기