⏱ 교육 시간4시간
🏢 교육 방식기업 출강 · 맞춤 설계
👤 담당 강사김종혁
✅ 핵심 성과사 문서 기반 정확한 AI 답변 시스템 직접 구현
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 회사의 업무 데이터와 연동되는 맞춤형 AI 시스템을 직접 구축하는 4시간 집중 실무 교육입니다. 나눔경영컨설팅 김종혁 대표의 지도하에 RAG의 핵심 개념부터 회사 문서 연동 시스템 아키텍처 설계, Supabase와 Voyage AI를 활용한 실전 구현까지 단계별로 학습합니다. 이론 학습과 함께 실제 업무 환경에서 바로 적용 가능한 RAG 시스템을 구축해보는 핸즈온 실습을 통해 참가자들은 자사 데이터에 특화된 AI 솔루션 개발 역량을 확보할 수 있습니다. 일반적인 ChatGPT 활용을 넘어 조직 내부의 전문 지식과 데이터를 학습한 맞춤형 AI를 구현함으로써 업무 효율성과 의사결정의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 삼성전자·KT·LG전자·효성 등 50개 이상 기업에 출강한 검증된 기업교육 커리큘럼입니다.
💻 이 주제, 온라인 강의로 먼저 배워보기 →누구를 위한 과정인가요?
AI · IT 교육 역량이 필요한 기업·기관의 실무자와 리더에게 적합한 과정입니다. 특히 ‘RAG 기술 이해 및 업무 데이터 연동 AI 구축 능력 습득’를 목표로 하는 조직에 권장합니다.
무엇을 배우나요?
- RAG 기술 이해 및 업무 데이터 연동 AI 구축 능력 습득
커리큘럼
모듈1 : RAG 개념과 필요성 이해
- 생성AI 할루시네이션 문제 – 근거 없는 답변 생성 원인 분석 및 사례 학습
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 정의 – 문서 검색과 생성 결합 방식 이해
- 기존 AI 방식 vs RAG 방식 비교 – 정확도, 신뢰성, 기업 활용성 차이 분석
- RAG 도입의 비즈니스 가치 – 기업 기밀 보호, 최신 정보 반영, 비용 효율성
- 할루시네이션 해결 메커니즘 – 실제 데이터 기반 답변 생성 프로세스 분석
- RAG 아키텍처 전체 흐름 – 임베딩, 벡터 저장소, 검색, 생성 단계별 이해
모듈2 : 회사 문서 연동 RAG 시스템 아키텍처
- Supabase 벡터 데이터베이스 구조 – 문서 저장, 벡터화, 검색 기능 작동 원리
- Voyage AI 임베딩 모델 역할 – 텍스트를 고차원 벡터로 변환하는 프로세스 실습
- 문서 전처리 및 청킹 전략 – 긴 문서를 최적 크기로 분할하는 방법론 학습
- 의미 기반 검색(Semantic Search) 메커니즘 – 키워드가 아닌 의미로 문서 찾기
- 벡터 유사도 계산과 순위 매기기 – 검색된 문서의 관련성 판단 기준 이해
- Claude AI와의 연결 구조 – 검색 결과를 프롬프트에 통합하여 최종 답변 생성
모듈3 : Supabase · Voyage AI 실전 실습
- Supabase 프로젝트 생성 및 벡터 테이블 설정 – 실제 클라우드 환경에서 DB 구축
- Voyage AI API 연동 및 임베딩 생성 – 샘플 문서를 벡터로 변환하여 저장
- 노코드 도구(Make, Zapier) 활용 – 문서 업로드부터 벡터화까지 자동화 워크플로우
- Claude Code를 활용한 RAG 애플리케이션 프로토타입 – 실제 작동하는 챗 인터페이스
- 검색 결과 품질 평가 및 파라미터 튜닝 – Top-K 값, 유사도 임계값 조정
- 구축한 RAG 시스템 테스트 및 배포 – 다양한 질문으로 실제 작동 검증 및 공유
모듈4 : Supabase · Voyage AI 실전 실습
- Supabase 프로젝트 생성 및 벡터 테이블 설정 – 실제 클라우드 환경에서 DB 구축
- Voyage AI API 연동 및 임베딩 생성 – 샘플 문서를 벡터로 변환하여 저장
- 노코드 도구(Make, Zapier) 활용 – 문서 업로드부터 벡터화까지 자동화 워크플로우
- Claude Code를 활용한 RAG 애플리케이션 프로토타입 – 실제 작동하는 챗 인터페이스
- 검색 결과 품질 평가 및 파라미터 튜닝 – Top-K 값, 유사도 임계값 조정
- 구축한 RAG 시스템 테스트 및 배포 – 다양한 질문으로 실제 작동 검증 및 공유
기대 효과 / 수료 후
- 사 문서 기반 정확한 AI 답변 시스템 직접 구현
출강 레퍼런스
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자주 묻는 질문
AI 기술을 업무에 도입하려는 개발자, 데이터 분석가, 기획자 분들에게 적합합니다. 특히 회사 내부 문서나 지식베이스를 활용한 AI 시스템 구축에 관심이 있는 실무진에게 추천드립니다.
단순한 이론 설명이 아닌 Supabase와 Voyage AI를 활용한 실제 RAG 시스템 구축 실습이 핵심입니다. 회사 문서를 직접 연동하는 시스템 아키텍처부터 실전 구현까지 4시간 내에 완성할 수 있는 실무 중심 커리큘럼입니다.
네, 가능합니다. 김종혁 강사의 체계적인 커리큘럼을 통해 RAG 개념 이해부터 Supabase·Voyage AI 실습까지 단계별로 진행됩니다. 교육 완료 후 바로 회사 업무에 적용 가능한 수준의 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다.
김종혁 강사는 다수의 기업에서 AI·데이터 분야 교육을 진행한 전문가입니다. 특히 RAG 시스템 구축과 관련하여 이론과 실무를 겸비한 실전 중심의 교육으로 높은 만족도를 얻고 있습니다.
내 데이터로 답하는 AI 만들기 — RAG 입문
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 회사의 업무 데이터와 연동되는 맞춤형 AI 시스템을 직접 구축하는 4시간 집중 실무
교육 목표
- RAG 기술 이해 및 업무 데이터 연동 AI 구축 능력 습득
기대 효과
- 사 문서 기반 정확한 AI 답변 시스템 직접 구현
커리큘럼
Module 1모듈1 : RAG 개념과 필요성 이해
- 생성AI 할루시네이션 문제 – 근거 없는 답변 생성 원인 분석 및 사례 학습
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 정의 – 문서 검색과 생성 결합 방식 이해
- 기존 AI 방식 vs RAG 방식 비교 – 정확도, 신뢰성, 기업 활용성 차이 분석
- RAG 도입의 비즈니스 가치 – 기업 기밀 보호, 최신 정보 반영, 비용 효율성
- 할루시네이션 해결 메커니즘 – 실제 데이터 기반 답변 생성 프로세스 분석
- RAG 아키텍처 전체 흐름 – 임베딩, 벡터 저장소, 검색, 생성 단계별 이해
Module 2모듈2 : 회사 문서 연동 RAG 시스템 아키텍처
- Supabase 벡터 데이터베이스 구조 – 문서 저장, 벡터화, 검색 기능 작동 원리
- Voyage AI 임베딩 모델 역할 – 텍스트를 고차원 벡터로 변환하는 프로세스 실습
- 문서 전처리 및 청킹 전략 – 긴 문서를 최적 크기로 분할하는 방법론 학습
- 의미 기반 검색(Semantic Search) 메커니즘 – 키워드가 아닌 의미로 문서 찾기
- 벡터 유사도 계산과 순위 매기기 – 검색된 문서의 관련성 판단 기준 이해
- Claude AI와의 연결 구조 – 검색 결과를 프롬프트에 통합하여 최종 답변 생성
Module 3모듈3 : Supabase · Voyage AI 실전 실습
- Supabase 프로젝트 생성 및 벡터 테이블 설정 – 실제 클라우드 환경에서 DB 구축
- Voyage AI API 연동 및 임베딩 생성 – 샘플 문서를 벡터로 변환하여 저장
- 노코드 도구(Make, Zapier) 활용 – 문서 업로드부터 벡터화까지 자동화 워크플로우
- Claude Code를 활용한 RAG 애플리케이션 프로토타입 – 실제 작동하는 챗 인터페이스
- 검색 결과 품질 평가 및 파라미터 튜닝 – Top-K 값, 유사도 임계값 조정
- 구축한 RAG 시스템 테스트 및 배포 – 다양한 질문으로 실제 작동 검증 및 공유
Module 4모듈4 : Supabase · Voyage AI 실전 실습
- Supabase 프로젝트 생성 및 벡터 테이블 설정 – 실제 클라우드 환경에서 DB 구축
- Voyage AI API 연동 및 임베딩 생성 – 샘플 문서를 벡터로 변환하여 저장
- 노코드 도구(Make, Zapier) 활용 – 문서 업로드부터 벡터화까지 자동화 워크플로우
- Claude Code를 활용한 RAG 애플리케이션 프로토타입 – 실제 작동하는 챗 인터페이스
- 검색 결과 품질 평가 및 파라미터 튜닝 – Top-K 값, 유사도 임계값 조정
- 구축한 RAG 시스템 테스트 및 배포 – 다양한 질문으로 실제 작동 검증 및 공유
강사소개
김종혁 대표강사
현업 경력 10년 / 강의 경력 15년 (3,000여회 강의)
학력
ㆍ고려대 경영전문대학원 MBA (졸업 ) 경영학 석사 (심화전공 - 마케팅)
ㆍ성균관대 컨설턴트 과정 (수료)
ㆍ서강대 경영전문대학원 단기 MBA (수료)
ㆍ서울대 평생교육 강사육성과정 (수료)
ㆍ중앙대 영어영문학과 (졸업) 영문학 학사
경력
ㆍ(現) 나눔경영컨설팅 (NANUM Consulting) 대표
ㆍ(前)(주)효성, (주)대덕전자, (주)신한다이아몬드 해외주재원, 전략기획 담당 (10年↑)
ㆍ(現) 엑스퍼트컨설팅 협력강사
ㆍ(現) PSI컨설팅 협력강사
ㆍ(現) 중소기업청, 중소기업연수원 협력강사
자격 · 저서
ㆍ컨설턴트 자격증 보유
ㆍ교사자격증 보유
ㆍIDEO 디자인씽킹 공식교육 수료
ㆍB2B 마케팅 설계 (2025.4.1)
ㆍ중국 다이아몬드 공구시장 현황과 미래 (한국 공구협회 공저)
ㆍ역사를 바꾼 전투와 혁신적인 무기 (집필중)