[추석 특집] 실리콘밸리 개발자가 알려주는 LLM 평가 하네스 엔지니어링
Hong
LLM을 활용한 서비스를 만들면서 프롬프트나 모델을 바꾼 뒤, 이전보다 답변 품질이 떨어졌는지 확인하기 어려웠던 경험이 있다면 이 강의가 해결책이 될 수 있습니다. 직접 평가 기준을 만들고, 달라진 답변을 자동으로 찾아내는 방법을 배웁니다.
초급
JavaScript, TypeScript, 업무 생산성
LLM의 한계? 실리콘밸리 현업에서 겪은 RAG 시행착오와 운영 노하우로 실전 문제 해결법을 알려드립니다.
수강생 461명
난이도 입문
수강기한 무제한





삼성
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





삼성
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먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
GoHome
LLM을 바로 붙이기보다 Retrieval 자체를 먼저 이해할 수 있도록 구성된 점이 좋았습니다. 벡터 검색뿐 아니라 Hybrid Search, Reranking까지 다뤄서 RAG의 큰 그림과 어떤 상황에서 어떤 기법이 필요한지 이해하는 데 도움이 됐습니다. RAG를 처음 접하거나 튜토리얼 수준의 구현에서 실제 서비스 구조로 넘어가고 싶은 분들에게 추천하고 싶습니다. 특히 개별 기술을 따라 하는 데 그치지 않고 RAG를 전체적인 관점에서 이해할 수 있다는 점이 좋았습니다. 개인적으로 한 가지 바라는 점이 있다면, 실습 데이터셋이 조금 더 다양하게 구성되어 데이터에 따라 각 기법의 차이를 비교해볼 수 있었다면 배운 내용을 더 깊게 체감하는 데 도움이 되었을 것 같습니다.
5.0
집돌이-JPA,코/접,AWS,우
진도가 30% 정도 나갔는데, 이론부터 정말 알기 쉽게 설명해 주셔서 만족스럽습니다. 특히 벡터 DB의 좌표값 변환이나 임베딩의 개념, 일반 DB와의 차이점, 그리고 의미 기반 검색의 원리까지 이렇게 이루어지는 구나라는걸 알게되어서 좋았습니다. ChromaDB와 Ollama도 직접 다뤄볼 수 있는 기회를 이렇게 가지게 되었네요. 완강 후에는 별도로 말씀해주셨던 GraphRAG까지 도전해보려고 합니다. 앞으로 다방면으로 활용해볼 기회가 많을 것 같아 기대됩니다! 완강 후에도 추가 리뷰 작성토록 할게요!
5.0
Deck
요즘 되게 핫한 내용이라서 관심있게 수강하였는데 아무것도 모르는 상태였지만 유익하게 잘 들었습니다. 요즘 시장이 되게 어려운데 이런 내용을 기반으로 포트폴리오 구성할 수 있을꺼 같아요.. ㅎㅎ 감사합니다!!
ChromaDB 기반 의미 검색 시스템 직접 구현 능력
문서 업로드형 RAG API 서버 구축 경험
검색 품질 개선을 위한 재랭킹·하이브리드 검색 적용 능력
벡터 DB·임베딩·HNSW 구조를 이해하고 설명할 수 있는 실력
실무 수준의 RAG 아키텍처 설계 및 운영 감각
학습 대상은
누구일까요?
RAG 튜토리얼은 따라 했지만 실전 서비스로 연결이 안 되는 개발자
검색 결과 품질이 왜 이상한지 원인을 못 찾고 있는 사람
AI 기능을 “사용”만 해봤지 직접 만들어본 적 없는 백엔드 개발자
벡터 DB·임베딩 개념이 항상 흐릿하게 느껴졌던 사람
인프런인증
커리어인증
10,395
명
수강생
647
개
수강평
171
개
답변
4.8
점
강의 평점
34
개
강의
집에서 빈둥대다 개발에 흥미를 느껴 개발 공부를 시작하였고 현재는 판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하여 진행하고 있습니다. 제가 공부를 했던 방법과 실무에서 접하실 수 있는 여러가지 문제점들과 해결책을 여러분들에게 제공하고 싶어 지식공유자 활동을 이어나가고 있습니다.
강의는 오로지 저만의 지식을 통해 만들어지지 않습니다. 모든 강의는 함께하시는 분들이 계십니다.
토스 개발자분의 추천으로 합류하신 실리콘 밸리 개발자 Waddy
[지식공유자 경력]
[前] 샌드박스IP 관련 블록체인 개발자
[前] 메타버스 백엔드 개발자
[現] 판교에서 고여가는 서버 개발자
[인터뷰 이력]
[기타 문의]
[공식 사이트]
전체
32개 ∙ (8시간 51분)
해당 강의에서 제공:
전체
12개
4.8
12개의 수강평
수강평 11
∙
평균 평점 4.9
수정됨
5
진도가 30% 정도 나갔는데, 이론부터 정말 알기 쉽게 설명해 주셔서 만족스럽습니다. 특히 벡터 DB의 좌표값 변환이나 임베딩의 개념, 일반 DB와의 차이점, 그리고 의미 기반 검색의 원리까지 이렇게 이루어지는 구나라는걸 알게되어서 좋았습니다. ChromaDB와 Ollama도 직접 다뤄볼 수 있는 기회를 이렇게 가지게 되었네요. 완강 후에는 별도로 말씀해주셨던 GraphRAG까지 도전해보려고 합니다. 앞으로 다방면으로 활용해볼 기회가 많을 것 같아 기대됩니다! 완강 후에도 추가 리뷰 작성토록 할게요!
안녕하세요!! 좋은 평 남겨주셔서 감사합니다!! 앞으로 더 유익한 내용 제공하도록 더 열심히 굴러보겠습니다 ㅎㅎ 좋은 하루 보내세요!!
수강평 15
∙
평균 평점 5.0
5
안되는걸 직접 보여주는 부분이랑 같이 확인하는 내용이 너무 인상깊었던거 같습니다. 휴무날에 쭉 몰아서 최근 오픈한 강의 모두 다 봤는데 - AI Agent 강의까지!! AI 플랫폼이나 서비스 개발이 과연 어떤 부분이 고려가 되고 어떤 기능과 서비스를 접목하는지 큰 틀을 잡을 수 있는 좋은 주제라고 생각합니다. 취업을 준비하는 분들이나 이쪽으로 이직을 생각하고 계시는 분들에게는 방향을 잡는데에 있어서 큰 도움이 될꺼같아요.
안되는걸 보여주는게 진짜 강의가 알려줘야 하는 내용이라고 생각합니다. 여러분들이 대부분 사용하시는 예시 코드는 그냥 복사해서 사용하시면 대부분이 잘 될꺼에요. 하지만 안되었을 떄 어떻게 살펴봐야하냐 이게 전 중요하다고 생각을 합니다. 이 관점이 잘 전달이 된거 같아서 기쁘네요 ㅎㅎ 좋은 하루보내세요!!
수강평 27
∙
평균 평점 4.7
5
LLM을 바로 붙이기보다 Retrieval 자체를 먼저 이해할 수 있도록 구성된 점이 좋았습니다. 벡터 검색뿐 아니라 Hybrid Search, Reranking까지 다뤄서 RAG의 큰 그림과 어떤 상황에서 어떤 기법이 필요한지 이해하는 데 도움이 됐습니다. RAG를 처음 접하거나 튜토리얼 수준의 구현에서 실제 서비스 구조로 넘어가고 싶은 분들에게 추천하고 싶습니다. 특히 개별 기술을 따라 하는 데 그치지 않고 RAG를 전체적인 관점에서 이해할 수 있다는 점이 좋았습니다. 개인적으로 한 가지 바라는 점이 있다면, 실습 데이터셋이 조금 더 다양하게 구성되어 데이터에 따라 각 기법의 차이를 비교해볼 수 있었다면 배운 내용을 더 깊게 체감하는 데 도움이 되었을 것 같습니다.
좋은 평 남겨주셔서 감사합니다!! 앞으로 더 유익한 내용 제공해드릴 수 있도록 노력할게요!! 오늘도 좋은 하루 보내세요!
수강평 4
∙
평균 평점 5.0
5
일반적인 Database밖에 모르던 저에게는 굉장히 유익한 주제였습니다. MySQL이나 MongoDB 같은 일반적으로 접하는 주제가 아니라서 더 유익했고 뭔가 이런 기술도 있구나?? 이런 관점도 있구나 라는 부분까지 학습할 수 있었습니다. 시야가 좀 넓어진 기분이네요. 좋은 내용 감사합니다.
RAG라는게 사실 접하기 힘든 주제라고 생각합니다. 하지만 AX 도입 및 AI 서비스를 구성하신다면 뺴놓을 수 없는 주제이기 떄문에 배우시면 큰 도움이 되실거에요. 좋은 평 남겨주셔서 감사합니다!
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