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AI TECHRAG & AI Agent

모두의 AI 케인의 Agent로 완성하는 RAG: 데이터 별 아키텍처 설계를 중심으로

평생소장
약 20시간
사전지식 필요

AI Agent 전문가 '케인'과 함께 LangGraph로 재편된 RAG 입문부터 구축 실습까지!

#LangGraph#LLM풀스택#RAG#멀티모달RAG#케인

강의 정보

*선택한 옵션에 따라 상이할 수 있습니다.
온라인
5파트
25.03.31~ 영상 공개
학습자료 제공
커뮤니티 운영

최대68%
월 20,917원~
12개월 무이자 할부 시

권장 소비자 가격
800,000원
할인 금액
-549,000원
할인 판매가
251,000원~
100% 페이백 쿠폰 이벤트 종료까지 (~5/27)
2025-05-27T14:59:00.000Z
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모두의 AI 케인의 Agent로 완성하는 RAG: 데이터 별 아키텍처 설계를 중심으로

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나를 위한 투자, 지금 이 강의로 시작해보세요🔥이 강의로 올해 자기계발 끝내자!

커리큘럼

파트 5개약 20시간

  • Part 1 LLM의 3가지 발전 방향(Multimodal, Long context, Reasoning)
    02:10:00

      Ch 1 LLM의 발전과 RAG

      00:40:00
    • 1 LLM의 3가지 발전 방향(Multimodal, Long context, Reasoning)
      00:20:00
    • 2 LLM이 아무리 발전해도 RAG가 필요한 이유
      00:20:00
    • Ch 2 RAG의 3가지 발전 방향

      01:00:00
    • 1 RAG 대체: KAG, CAG
      00:20:00
    • 2 RAG 보완: Modular, Agentic RAG, Graph RAG
      00:20:00
    • 3 RAG 확장: Reasoning RAG, Multimodal RAG
      00:20:00
    • Ch 3 현업에서의 RAG

      00:30:00
    • 1 현업에서의 RAG 적용 사례
      00:10:00
    • 2 현업에서의 RAG 한계점
      00:20:00
  • Part 2 RAG 기초 다지기
    04:00:00

      Ch 1 RAG 파이프라인 살펴보기

      00:30:00
    • 1 RAG 파이프라인 살펴보기
      00:30:00
    • Ch 2 Document Indexing

      05:00:00
    • 1 Extract(Text extraction) pdf, word, csv, ppt
      00:30:00
    • 2 Transform(Chunking) character, recursive, semantic, markdown
      00:30:00
    • 3 Load(Embedding, Vector store) openai, hf, ollama embedding + FAISS, Chroma, Qdrant
      00:30:00
    • Ch 3 Retrieval & Generation

      05:00:00
    • 4 VectorDB Retriever Qdrant
      00:30:00
    • 5 Opensource LLM hf, ollama - EXAONE, aya-expanse, gemma, r1-qwen-7b, together ai, groq
      00:30:00
    • 6 Closedsource LLM openai, anthropic, gemini, deepseek
      00:30:00
    • 7 Answering with sources langgraph 단순 답변, 소스 참조, 주석 달기
      00:30:00
  • Part 3 RAG 실력 키우기
    12:00:00

      Ch 1 RAG 파이프라인 돌아보기

      00:30:00
    • 1 RAG 파이프라인 돌아보기
      00:30:00
    • Ch 2 Document Indexing

      05:00:00
    • 1 복잡한 문서에서 데이터를 추출하는 방법
      00:30:00
    • 2 Indexing을 위한 라이브러리: Docling, Markitdown
      00:30:00
    • 3 PyMuPDF4LLM
      00:30:00
    • 4 UpstageLayoutAnalyzer
      00:30:00
    • 5 DocLayoutYOLO
      00:30:00
    • 6 LlamaParse
      00:30:00
    • 7 Mega Parser
      00:30:00
    • Ch 3 Transform(Chunking)

      02:00:00
    • 1 Semantic Chuking
      00:30:00
    • 2 Basic Hierarchical Chunking
      00:30:00
    • 3 Advanced Hierarchical Chunking - RAPTOR
      00:30:00
    • 4 Metadata 관리
      00:30:00
    • Ch 4 Load(Embedding, Vector store)

      03:00:00
    • 1 ColPali 임베딩으로 멀티모달 임베딩
      00:30:00
    • 2 표나 이미지를 텍스트와 함께 저장하는 방법
      00:30:00
    • 3 Qdrant 사용법
      00:30:00
    • 4 메타데이터 필터링
      00:30:00
    • 5 하이브리드 검색 설정
      00:30:00
    • 6 Reranker 설정
      00:30:00
    • Ch 5 Retrieval & Generation

      05:00:00
    • 1 Keyword Retriever
      00:30:00
    • 2 Hybrid Retriever
      00:30:00
    • 3 MultiQuery Retriever
      00:30:00
    • 4 SelfQuery Retriever
      00:30:00
    • 5 Multimodal Retriever
      00:30:00
    • 6 Agentic Retriever
      00:30:00
  • Part 4 RAG 실전에 도전하기
    07:00:00

      Ch 1 6개 agent 기반 RAG 실습

      03:50:00
    • 1 연구 --> 특정분야 논문 학습 Q&A (e.g. 생물/화학/물리연구)
      00:30:00
    • 2 공공교육 --> 수업 과정안자동평가 agent/RAG
      00:40:00
    • 3 금융 --> 공시 보고서 기반 Q&A
      00:40:00
    • 4 연구 --> 특정 분야 번역
      00:40:00
    • 5 의료 --> 환자 데이터셋 기반 Q&A 등
      00:40:00
    • 6 커머스 --> 멀티모달 의류 검색
      00:40:00
    • Ch 2 파이널 LLM 풀스택 프로젝트

      03:10:00
    • 1 Backend --> RAG 파이프라인 처음부터 끝까지 구성
      00:40:00
    • 2 Frontend --> 여러 종류 있음(OpenWebUI, Misty, AnythingLLM)
      00:10:00
    • 3 Docker 설치법
      00:20:00
    • 4 기본적으로 탑재된 RAG 기능 알아보기(OpenWebUI)
      00:20:00
    • 5 기본적으로 탑재된 RAG 기능 알아보기(AnythingLLM)
      00:20:00
    • 6 Custom으로 구축한 RAG 파이프라인(OpenWebUI)
      00:40:00
    • 7 Custom으로 구축한 RAG 파이프라인(AnythingLLM)
      00:40:00
  • Part 5 [부록] 파이썬 필수 문법
    10:33:00
 영상공개 일정 D-38
해당 강의는 총 4회에 걸쳐 공개됩니다.
1차2025.03.31(월)
2차2025.04.28(월)
3차2025.05.26(월)
최종2025.06.30(월)

커뮤니티

수강생들은 어떤 질문을 하고, 어떤 이야기를 나누고 있을까요?

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약 66시간누구나
FC AWARD온라인

학습 규정 및 환불 규정

학습 규정


* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

* 해당 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.

* 부록 파트의 경우 [파이썬으로 개발하는 빅데이터 기반 맛집 추천 서비스 (ft. Django, FastAPI) Online.] 강의 Part1 에서 발췌된 영상입니다.


총 학습기간:

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 20시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.


주의 사항


  • 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

  • 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.

  • 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.

  • 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.


환불 규정


  • 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.

  • 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.


  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.

  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.


  • 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.

    • 환불요청일 시 기준

    • : 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음


* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.


[특별 구성] 모두의 AI 케인: AI Agent x RAG LLM 올인원 패키지



[주의사항]

  • 본 상품은 [모두의 AI 케인의 Agent로 완성하는 RAG: 데이터 별 아키텍처 설계를 중심으로] 강의와 [모두의 AI 케인의 LangGraph로 끝내는 멀티 AI Agent ft. 5가지 Advanced AI agent 구축 프로젝트]강의로 구성되어 있습니다.

  • 본 세트 상품 구매 시 기수강생 할인 쿠폰 및 VIP CLUB 제도, 페이백 쿠폰 등 별도 이벤트 또는 쿠폰 적용이 불가합니다.

  • 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다.

  • 패키지 강의 내 일부 동일한 커리큘럼 또는 강의자료가 포함되어 있을 수 있으니, 개별 강의 상세페이지를 꼭 확인해주세요.

  • 일부 상품은 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.

  • 콘텐츠는 향후 당사의 일정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다.

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.


[학습규정]

  • 본 이벤트는 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로, 정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 60일, 무료 수강기간은 61일차 이후입니다.

  • 강의 1회 결제 시 평생 소장이 가능하며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.


[총 학습기간]

본 묶음상품은 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로,

정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 60일, 무료 수강기간은 61일차 이후입니다.


[환불규정]

– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.

– 수강시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시 수강기간인 60일 대비 잔여일에 대해 아래 방법으로 환불 가능합니다.

: 환불요청일시 기준 수강시작 후 8일 ~20일 이하 경과 시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불

: 환불요청일시 기준 수강시작 후 21일~30일 이하 경과 시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불

: 환불요청일시 기준 수강시작 후 30일 초과 시, 환불 금액 없음


※ 본 이벤트는 패키지로 할인을 추가 적용하여 판매하므로 강의의 개별 환불은 불가하며,

패키지의 환불 가능 기간인 30일 이내 환불 요청 시 위 기준에 따라 반영됩니다.


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