이번 차시에서 배우는 것

출처: 원본 PDF 01차시_과정이해와RAG개요.pdf 1쪽 · 쪽 그림 1쪽

과정 이해와 RAG 개요

✓ 이 강의가 무엇을 배우는 과정인지 명확히 이해할 수 있다
✓ RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 필요성을 설명할 수 있다 ✓ 40시간 동안 어떤 과정을 거치게 될지 전체 흐름을 파악할 수 있다
✓ LangGraph를 사용하는 이유와 기본 구조를 이해할 수 있다
✓ 본 과정의 학습 방식과 특징을 파악할 수 있다

교안 해설: 이 시간에 하는 일

출처: 교안 01_과정이해와RAG개요.md

이 과정은 40시간 동안 내 문서를 근거로 답하는 시스템을 만듭니다. 1–16차시는 LangChain으로 기본 RAG를 만들고, 17–24차시는 그 흐름을 LangGraph로 옮기며, 25–40차시는 검증·분기·재검색·예외 처리까지 붙입니다.

RAG는 검색과 생성을 붙인 말입니다. 질문과 관련된 조각을 내 문서에서 찾고, 그 조각만 보여주고 답을 쓰게 합니다. 일반 LLM은 학습 시점 이후의 사실과 회사 내부 규정을 모릅니다. 모르는데도 문장을 이어 붙여 사실처럼 말하는 것이 환각입니다.

질문 하나가 답이 되기까지는 질문, 검색, 근거 모으기, 생성, 출처 표시 순서로 갑니다. 검색이 틀리면 엉뚱한 근거로 답하고, 생성이 틀리면 근거는 맞는데 문장이 이상합니다. 그래서 단계를 나누고, 나중에 노드로 바꿉니다.

강의 PPT 흐름

출처: 강의 PPT 01차시_과정이해와RAG개요.pptx (16장)