Azure OpenAI – 엔터프라이즈급 RAG 시스템 설계와 보안 인프라
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01. 제작 배경

기업을 위한 RAG 시스템은 달라야 합니다.

| 실제 기업 환경에 RAG 시스템을 구축하기 위한 3가지 필수 요소 |

높은 보안성과 함께 빠르고 완성도 높은 RAG 시스템 구축을 위해
이미 많은 기업들이 마이크로소프트의 Azure OpenAI를 도입 하고 있어요.

02. 메인 프로젝트 소개

엔터프라이즈 환경에 맞춘 설계, 구축, 배포까지
End-to-End 프로젝트

Project | Microsoft Azure AI Foundry로 RAG 기반 AI 애플리케이션 구축

I 기업에서 구축하는 RAG는 정확도뿐 아니라 보안, 배포, 시스템 연동까지 고려되어야 합니다.

이번 프로젝트에선 Azure AI Search 기반 벡터 검색부터 프롬프트 튜닝,보안 특화 RBAC 설정, Web App 배포까지
실무에 필요한 AI 챗봇 시스템을 end-to-end로 직접 구축합니다.

Azure AI Foundry내의 채팅 플레이그라운드

Azure Web App으로 배포한 RAG 기반 AI 챗봇 웹사이트

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03. 커리큘럼 소개

Azure를 활용한 엔터프라이즈급 실전에서 통하는
LLM 보안 설계와 인프라의 모든 것

Step 01 ㅣ 인프라 이해와 활용을 위해 필요한 개념 총정리

Step 02 ㅣ Azure AI Foundry 기반 RAG 프로젝트

Step 03 ㅣ 애플리케이션 배포 및 연동 구성

BONUS   엔터프라이즈 보안 구성 및 실무 적용 가이드

04. 강사 소개

약은 약사에게, Azure는 Microsoft 엔지니어에게!
전문성과 실전 경험을 모두 갖춘 강사님

해당 강의에서 사용되는
유료 TOOL을 안내 드립니다.

- Microsoft Azure
(실습 기준 월 약 10,000원 내외 비용
*모델 호출량 & 사용량 기반 과금이기 때문에 추가 비용이 발생할 수 있습니다.


*프로그램은 제공해 드리지 않습니다.
QUESTION 1

어떤 분들이
수강하시면 좋을까요?
· 기업 내에서 Azure AI를 활용해야 하는 개발자 
· 애저 활용 기업으로의 취업/이직을 원하여 관련 프로젝트를 경험해보고 싶은 사람
· AI 서비스를 단순 구현하는 것을 넘어, 기업 환경을 고려한 설계와 배포까지 경험하고 싶은 개발자
QUESTION 2

기술 스택을 알려주세요.
· Microsoft Azure
· Azure 계정 및 구독이 필요합니다.
· 학생이신 경우 Azure for Students 프로그램을 통해 일부 서비스를   무료로 이용해보실 수 있습니다.
 (단, 무료 계정은 생성 가능한 서비스나 리소스에 제한이 있을 수 있습니다.)
* 모든 기술 스택은 강의 진행 시 설치 및 활용이 진행됩니다.
* 프로젝트는 Mac OS 기반입니다.