Study/RAG(Retrieval-Augmented Generation)

[인프런] RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain) - 학습 후기

bluebamus 2026. 1. 17.

강좌 정보 : https://www.inflearn.com/course/%EB%9E%AD%EC%B2%B4%EC%9D%B8%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94-rag-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%ED%8F%89%EA%B0%80/dashboard

 

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)| 판다스 스튜디오 - 인프런 강의

현재 평점 4.9점 수강생 682명인 강의를 만나보세요. 이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고,

www.inflearn.com

 

학습 후기 :

 - 내가 좋아하는 강의는 먼저 전반적인 사용 방법에 대한 흐름을 정리하고, 각각에 사용되는 기능을 간단히 살피고, 종류를 알려준 뒤 각 단계별로 세부적인 사용 방법을 학습하는 것을 좋아한다.

 

 - 안타깝게 이 강의는 일단 단계별로 사용 방법을 알려준다. 관련한 지식이 없는 입장에서 학습을 한다면 무엇을 하는 것인지 왜 하는 것인지 고민을 할 수 밖에 없다.

 

 - 하지만 모르는 것은 AI에게 물어보고 어느정도 진행을 나간다면 전반적인 흐름을 이해하고 학습을 할 수 있다.

 

 - 국내 온라인 강의 중에서 커리큘럼과 내용에 있어서 현재 유일하다고 할 만큼 강좌가 알찼다.

 

 - 끝까지 학습 한다면, 랭체인과 RAG을 중급 정도로는 충분히 사용할 수 있다.

 

 - 만약 설계를 할 수 있는 수준이라면, 이 강좌 만으로 어떻게 써먹을지 많은 고민을 할 수 있을 것이다.

 

 - 아쉬운 것은 실무적인 프로젝트를 좀 더 딥하게 다뤘으면 하는데 간단한 수준의 사용 방법들을 다루는 수준이라 최종적으로 이 부분이 아쉬웠다.

 

 - 하지만, 우리에게는 AI가 있다. 퍼플릭시티와 클로드에게 다양한 질문을 통해 딥한 설계와 MVP를 충분히 만들어 볼 수 있다.

 

 - 돈이 아깝지 않다. 관련해서 학습하고 싶다면 적극 추천한다.

 

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