LEVEL 3 · 심화AI 개발 · 도입

우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기 (RAG)

우리 데이터로 답하는 전용 챗봇

1.5일 · 12시간실무·기획자

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과정 커리큘럼

Overview

교육 개요

교육 기간

1.5일 · 12시간

교육 수준

AI 심화

교육 대상

실무·기획자

교육 형태

집체(출강) · 실습·프로젝트 중심

과정 소개

우리 회사 문서를 학습한 전용 AI 챗봇을 만드는 과정입니다. 규정·매뉴얼 등 사내 문서를 임베딩해 벡터 DB에 저장하고, 회사 문서 기반으로 정확히 답하는 RAG 챗봇을 구축·배포합니다. 신입 온보딩·지식 검색·고객 응대에 바로 활용할 수 있습니다.

Prerequisites

선수 학습

규정·매뉴얼 같은 사내 문서를 기반으로 답하는 전용 챗봇을 만들고 싶은 실무자·기획자에게 적합합니다.
프로그래밍 경험이 없어도 노코드·로우코드 도구로 진행하므로 사내 문서를 다뤄본 정도면 충분합니다.
챗봇에 학습시킬 규정·매뉴얼 등 사내 문서를 준비해 오시면 실습에서 바로 인덱싱해 활용할 수 있습니다.

Objectives

교육 목표

배포 가능한 RAG 챗봇

문서를 청킹하고 임베딩해 벡터로 검색한 뒤 답변을 생성하는 RAG의 전체 흐름을 이해합니다.
사내 문서를 업로드·인덱싱해 회사 문서를 기반으로 답하는 챗봇 뼈대를 직접 구성합니다.
테스트와 개선을 거쳐 완성한 챗봇을 사내에 배포하고 실제 운영 가능한 형태로 마무리합니다.

품질·보안

문서에 없는 내용을 지어내는 오답을 진단하고 청킹 방식을 바꿔 검색 품질을 끌어올립니다.
시스템 프롬프트와 검색 파라미터를 조정해 원하는 답이 정확히 나오도록 챗봇을 다듬습니다.
접근 권한과 메타데이터를 설계해 기밀 문서가 무단으로 노출되지 않도록 보안을 확보합니다.

Composition

교육내용 구성

교수·학습 방법

집체(출강) · 실습·프로젝트 중심

활용 도구

노코드·로우코드 챗봇 도구
임베딩·벡터DB
LLM

Curriculum

세부 시간표

일차	단원	학습 내용
1.5일 과정 (12시간)	RAG 구조 이해 및 문서·챗봇 구축 (6시간)	RAG 원리(청킹·임베딩·벡터검색·LLM 답변)·도구 지형 시연: 회사 문서 업로드·인덱싱→질문 답변 챗봇 실습: 사내 문서 연결·기본 챗봇 뼈대 구성 문서에 없는 내용 오답 해결·청킹 방식 비교 현업 적용 실습 — 참가자 업무 자료로 직접 실행·완성 결과물 리뷰 & 피드백 — 소그룹 공유 후 강사 1:1 코칭
1.5일 과정 (12시간)	챗봇 품질 개선·배포·보안 및 완성 (6시간)	프롬프트 엔지니어링·청킹 최적화·메타데이터·배포·권한

Outcomes

과정이 끝나면 손에 남는 것

사내 문서 기반 RAG 챗봇 1개
문서 임베딩·벡터DB 파이프라인
챗봇 배포·운영 가이드

Before / After

수료 후, 이렇게 달라집니다

항목	수강 전	수강 후 ✓
정보 검색	문서 뒤지기	챗봇에 물어 즉시
응답 정확도	일반 챗봇의 환각	사내 문서 기반 정확
지식 공유	담당자에 의존	챗봇으로 상시 공유

Applications

이런 곳에 바로 씁니다

사내 지식 검색

규정·매뉴얼을 챗봇에게 물어 즉시 확인합니다.

신입 온보딩

자주 묻는 질문을 챗봇이 대신 응대합니다.

고객·문서 응대

회사 문서를 기반으로 정확하게 답변합니다.

우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기 (RAG),
우리 조직에 맞춰 진행해요

인원·대상·희망 일정만 알려주시면 담당자가 맞춤 커리큘럼과 견적을 제안드립니다.