BC Skills Academy

생성형 AI & RAG 엔지니어링

검색을 활용한 근거 있는 프로덕션급 LLM 애플리케이션 엔지니어링

Key facts

About the 생성형 AI & RAG 엔지니어링 certification

대형 언어 모델을 기반으로 구축된 프로덕션 생성형 AI 시스템의 엔지니어링 규율을 마스터합니다. 이 전문가 자격증은 추론 시점에 모델을 조종하는 방법부터 시작합니다: 프롬프팅 기법(제로샷, 퓨샷, 사고의 연쇄), 시스템 프롬프트와 역할 설계, 결정론성과 다양성 사이를 조절하는 디코딩 파라미터 — 온도, top-k, top-p. 과정의 핵심은 처음부터 끝까지 검색 증강 생성(RAG)입니다: 문서 로딩과 청킹(크기, 오버랩, 시맨틱 전략), 검색을 위한 텍스트 임베딩, 올바른 인덱스(HNSW, IVF)가 있는 벡터 데이터베이스에 벡터 저장, 코사인 및 내적을 이용한 유사도 측정. 검색 자체를 깊이 파고듭니다 — 밀집 벡터, 희소/BM25 어휘 검색, 하이브리드 퓨전, 크로스 인코더를 이용한 재순위 — 그런 다음 토큰 예산을 지키고 중간에서 길을 잃는 실패 모드를 피하는 컨텍스트 윈도우를 조립합니다. 마지막 3분의 1은 데모와 프로덕션을 구분 짓는 내용입니다: 인용으로 답변에 근거 부여, 환각 진단 및 완화, 충실도와 답변 관련성을 위한 RAG 파이프라인 평가(RAGAS), 함수/도구 호출 및 구조화된 JSON 출력 연결, 가드레일 및 안전 필터 추가, 캐싱을 통한 비용 통제. 수료 후에는 근거 있는 RAG 애플리케이션을 설계하고, 구축하고, 평가하고, 디버그할 수 있으며, 모든 아키텍처 선택을 대안과 비교해 논리적으로 방어할 수 있게 됩니다.

Course outline

The 생성형 AI 및 RAG 엔지니어링 — 학습 가이드 course covers:

  1. 프롬프팅 및 디코딩 제어 — 추론 시 LLM 제어: 제로/퓨샷 및 사고 사슬 프롬프팅, 시스템 프롬프트 및 디코딩 다이얼(온도, top-k, top-p)입니다. (3 lessons)
  2. RAG 파이프라인 종단 간 — 전체 아키텍처: 오프라인 수집(로드, 청크, 임베드, 인덱스) 및 온라인 쿼리(임베드, 검색, 재순위, 생성)와 청킹 전략입니다. (3 lessons)
  3. 벡터 데이터베이스 및 검색 — 임베딩 저장 및 검색: HNSW 및 IVF 인덱스, 유사도 지표, 밀집 대 희소 대 하이브리드 검색 및 재순위화입니다. (3 lessons)
  4. 근거, 환각 및 평가 — 컨텍스트 윈도우 조립, 환각 원인 및 완화, 인용, 충실도, 관련성 및 RAGAS를 사용한 RAG 품질 측정입니다. (4 lessons)
  5. 도구, 구조화된 출력, 가드레일 및 비용 — 함수/도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 프롬프트 인젝션에 대한 가드레일 및 안전, 캐싱을 통한 지연 시간 및 비용 제어입니다. (4 lessons)

Prerequisites

Frequently asked questions

Is the 생성형 AI & RAG 엔지니어링 certificate verifiable?
Yes. Every certificate issued by BC Skills Academy carries a unique credential ID that anyone can check on the public verification page.
How is the 생성형 AI & RAG 엔지니어링 exam structured?
It is a timed, randomized multiple-choice exam of 66 questions in 90 minutes, graded instantly; you need 75% to pass.
Can I get a refund?
Full refund within 7 days of purchase if you have not started the exam. Once the exam has been started or completed, the purchase is no longer refundable.

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