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Spring AI + RAG: 여러분의 데이터로 프로덕션급 AI 구축하기 -(2026)

강의 요약: 이 강의는 Java 및 Spring Boot 개발자들에게 운영 수준의 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 설계, 구축 및 유지 관리하는 방법을 가르칩니다. Spring AI, PostgreSQL, Redis를 사용하여 데이터 수집, 청킹(chunking), 임베딩 및 검색을 위한 견고한 파이프라인을 생성하는 방법을 배우며, 신뢰할 수 있는 프롬프트를 통해 LLM의 동작을 조율하는 법을 익히게 됩니다. 데이터 불일치, 비효율적인 검색, 신뢰할 수 없는 프롬프트와 같은 일반적인 문제들을 해결할 수 있도록 저의 백엔드 엔지니어링 경험을 공유합니다. 과정을 마칠 때쯤이면 여러분은 확장 가능하고 운영 준비가 된 코드를 바탕으로, 완전히 기능하며 유지 관리가 용이한 내부 지식 어시스턴트를 구축할 수 있게 될 것입니다.

5명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

rag시스템구축
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springai
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backendai
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knowledgemanagement
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vectorembeddings
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • PDF, 마크다운 문서 및 데이터베이스를 위한 신뢰할 수 있고 재사용 가능한 데이터 수집 파이프라인 설계

  • 검색 품질을 향상시키는 청킹 및 임베딩 전략을 구현하세요.

  • 백엔드 채팅 플로우에 통합된 메타데이터 인식 검색 파이프라인 구축

  • 문맥과 소스를 인식하는 프롬프트를 통해 LLM의 동작을 조율하고 제어하세요.

  • 지식 라이프사이클 관리: 정보의 안전한 추가, 업데이트 및 삭제

Spring AI + RAG로 운영 환경 수준의 AI 구축하기

Spring AI, PostgreSQL, Redis를 사용하여 실무용 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 설계, 구축 및 유지 관리하는 방법을 배워보세요. 이 강의는 단순한 데모 수준의 챗봇을 넘어, 운영 환경에 적합하고 유지 보수가 가능한 시스템을 원하는 개발자들을 위해 백엔드 중심의 AI 엔지니어링을 가르칩니다. AI를 엔터프라이즈 시스템에 통합하려는 Java 및 Spring Boot 개발자에게 이상적입니다.

저는 신뢰할 수 없는 AI 파이프라인으로 어려움을 겪는 백엔드 개발자들을 돕기 위해 이 강의를 만들었습니다. 대부분의 RAG 튜토리얼은 데모 수준에 그치지만, 실제 시스템에는 구조화, 메타데이터 인식, 그리고 안전한 지식 업데이트가 필요합니다. 이 강의에는 프로덕션 백엔드 AI 시스템을 구축하며 쌓은 수년간의 경험을 담았습니다.

학습 내용

섹션 1: 핵심 키워드

수강생들이 배우게 될 내용:

  • PDF, Markdown 및 데이터베이스를 위한 반복 가능한 인제스션 파이프라인 설계 방법

  • 검색 정확도를 높이는 청킹 전략을 구현하는 방법

  • 메타데이터와 통합된 임베딩 및 벡터 저장소 파이프라인을 구축하는 방법

  • 근거 규칙 및 출처 표기를 포함하여 LLM을 위한 프롬프트 동작을 조율하는 방법

섹션 2: 핵심 키워드

학생들은 다음 내용을 계속해서 배우게 됩니다:

  • 백엔드 채팅 흐름과 통합된 메타데이터 인식 검색 파이프라인을 생성하는 방법

  • 지식 수명 주기 관리 방법: 데이터를 안전하게 추가, 업데이트 및 삭제하는 법

  • 검색 파이프라인을 검증하고 데이터 변경에 따른 정확성을 보장하는 방법

  • 확장 가능하고 신뢰성을 유지하는 프로덕션급 AI 시스템을 구축하기 위한 모범 사례

등록 전 확인 사항

사전 요구 사항 및 공지 사항:

  • Java 및 Spring Boot에 대한 기초 지식 (REST API, 프로젝트 구조)

  • 데이터베이스 및 백엔드 애플리케이션 개념에 익숙함

  • 사전 AI, RAG 또는 Spring AI 경험이 필요하지 않습니다

  • 권장 사항: IDE 기반 개발 및 로컬 환경에서의 애플리케이션 실행

오디오 / 비디오 품질 및 학습 팁:

  • 모든 영상은 자막이 포함된 고화질로 제공됩니다.

  • 예제를 직접 코딩하고 파이프라인을 로컬에서 실행하며 따라와 주세요.

  • 이해를 돕기 위해 잠시 멈추고 실습 과제를 직접 해보세요.

질문 및 업데이트:

  • 수강생은 Udemy Q&A에서 질문할 수 있습니다.

  • 이 코스는 Spring AI 버전 변경 사항에 맞춰 업데이트될 예정입니다.に合わせてアップデートされます。

면책 조항:

  • 모든 강의 자료, 코드 및 다이어그램은 독창적이거나 적절하게 라이선스를 부여받았습니다しています。


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI를 백엔드 애플리케이션에 안정적으로 통합하고자 하는 Java / Spring Boot 개발자

  • 유지보수가 불가능하거나 상용화 수준에 미치지 못하는 "데모용" RAG 솔루션에 좌절감을 느끼는 백엔드 엔지니어들

  • 단순히 라이브러리나 프롬프트를 사용하는 것을 넘어, 프로덕션급 AI 시스템을 구축하는 방법을 이해하고자 하는 개발자들

선수 지식,
필요할까요?

  • Java 및 Spring Boot(REST API, 설정, 프로젝트 구조)에 대한 기본적인 경험.

  • 데이터베이스 및 일반적인 백엔드 개념에 익숙함

  • IDE 기반 개발 및 로컬 환경에서의 애플리케이션 실행에 대한 숙련도.

  • 사전 경험 불필요: AI, RAG 또는 Spring AI에 대한 지식이 없어도 가능합니다.

안녕하세요
Sime Bugarija입니다.

저는 지난 4년 동안 주로 영화 애니메이션 제작을 위해 블렌더를 활발히 사용해 왔습니다. 제 강의에서는 모델링, 텍스처링, 조명 제작, 후처리 및 애니메이션에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다. 저의 목표는 가능한 한 사실적인 렌더링을 구현하는 것입니다. 저의 모든 강의는 단계별로 진행되며, 블렌더 사용 경험이 없는 초보자분들을 위해 제작되었습니다.

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