RAG 성능의 한계를 뚫는 인지 부하 관리 기술
생성형 인공지능 또는 LLM을 기반으로 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축해도 바라는 성능이 나오지 않고 마땅한 해결책이 없을 때는 어떻게 해야 할까요? 이 강의에서는 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이 강의를 통해서 LLM 컨텍스트 창의 한계를 이해하고, RAG 시스템에서 인지 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 알 수 있습니다. 청크(Chunk) 크기와 구조 설계, 고품질 청크 생성 기법, 동적 최적화, 성능 평가 및 실전 기법 등을 다루는 실무 수준 이론 강의입니다.
수강생 22명
난이도 중급이상
수강기한 무제한
구조적 코드 독해 훈련소를 개설했습니다.
안녕하세요.
AI가 코드를 짜 주는 시대가 왔습니다.
그렇지만 AI가 짠 코드를 잘 검증하고 개선할 방향을 지시하는 일은 인간의 몫으로 남았습니다.
더 나아가서는 수직 방향과 수평 방향으로 더 광범위하게 AI를 활용할 줄 알아야 하게 되었습니다.
수평 방향이란 기획부터 배포까지 아우를 수 있는 방향을 말하고,
수직 방향이란 다양한 언어, 다양한 프레임워크, 다양한 방법론 등을 아우를 수 있는 방향을 말합니다.
그렇기 때문에 스펙트럼이 넓은 (즉, 수직 방향과 수평 방향으로 완전한 스펙트럼을 갖춘) 개발자가
필요할 것입니다.
그러나 아직 교육 체계가 이를 따라 잡지 못하고 있습니다.
그래서 제가 클로드 코드를 사용해서 "구조적 코드 독해 훈련소"를 개설해 보았습니다.
https://code-reading-bootcamp.vercel.app/에서 AI나 인간이 짠 코드를 독해하는 능력과
AI에게 코드를 개선할 방향을 잡아 주는 능력을 기를 수 있을 것입니다.
게임화 요소가 있어 재밌게 자신의 능력치 향상을 확인할 수 있습니다.
로그인할 필요 없이 언제든 무료로 이용할 수 있습니다.
미흡한 면이 있고, 아직 문항을 채우지 않은 부분이 있기는 하지만
여러분에게 도움이 되기를 바라는 마음으로 소개합니다.
가볍게 이용해 주시면 감사하겠습니다.
2026년 2월 10일, 박진수(아리가람) 배상.