실무에서 통하는 고성능 RAG 시스템

1단계: RAG 기초와 LangChain

강력한 RAG 시스템은 기초 설계에서 갈립니다. RAG시스템을 구성하는 각 요소의 역할과 흐름을 이해하고, 검색 성능을 높이는 최신 기법과 평가 방법까지 익히며 실무에 필요한 구현력과 개선 역량의 기반을 다집니다.

2단계: LangGraph를 활용한 AI 에이전트 통합

정적인 검색 시스템만으로는 복잡한 사용자 요구에 유연하게 대응하기 어렵습니다. LangGraph를 통해 RAG에 지능적인 흐름 제어와 판단 기능을 더함으로써, 실제 업무 시나리오에 가까운, 더욱 유연하고 확장성 높은 구조를 설계할 수 있습니다.

3단계: GraphRAG로 정밀하고 구조적인 검색 구현

정확하고 깊이 있는 응답을 위해서는 데이터 간 관계를 인식하고 활용할 수 있어야 합니다. GraphRAG은 검색 결과의 품질을 한층 끌어올릴 수 있는 구조화된 접근법으로, 단순 유사도를 넘어선 정밀한 정보 추론과 연결을 가능하게 합니다.

벡터 검색과 임베딩, RAG 시스템 구현

• 텍스트를 벡터로 변환하고 의미적 유사성을 찾는 기본 원리 이해

• 문서 로드, 텍스트 분할, 임베딩, 벡터 저장, 검색 등 RAG의 핵심 프로세스를 이해하고 직접 구현

RAG 성능 평가와 최적화

• RAG 시스템의 정량적/정성적 평가 방법론

• 하이브리드 검색, Re-rank, 맥락압축 등을 통한 검색 성능 향상

• LangChain 평가도구 활용한 RAG 성능 평가

AI 에이전트 아키텍처

• LangGraph를 활용한 지능형 의사결정 시스템 설계

• Tool Calling으로 AI 능력 확장

• 에이전트 기반의 고급 RAG 기법 구현(Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG)

지식 그래프 모델링

• Neo4J로 구현하는 관계 기반 데이터 표현과 검색

• 다양한 도메인의 데이터로부터 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축

• 기본 검색, 전문 검색(Full-text Search), 벡터 검색(Semantic Search), Text2Cypher 등 다양한 그래프 기반 검색 기법을 구현