
LLM 기반 AI 플랫폼 개발에서의 LangChain을 활용한 RAG 구성하기
두줄요약
LLM 기반 AI 플랫폼에서 LangChain을 활용한 RAG 구성 방법을 소개합니다. RAG 파이프라인을 어떻게 구성하고 적용할지 다룹니다.
핵심 내용
- LLM 기반 AI 플랫폼에서 LangChain을 활용한 RAG 구성 방법 소개
- RAG 파이프라인 구성 관점의 구현 접근
- LangChain 기반 연동과 활용 방향 정리

LLM 기반 AI 플랫폼에서 LangChain을 활용한 RAG 구성 방법을 소개합니다. RAG 파이프라인을 어떻게 구성하고 적용할지 다룹니다.
[NAVER] AI 에이전트 엔지니어 (경력)
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의료 AI 에이전트의 LLM 기반 코어·RAG·평가 파이프라인을 설계·구현하고, 안정화 및 서비스화를 담당합니다. Python 딥러닝 프레임워크와 에이전트 프레임워크 실무 경험, RAG·평가 체계 구축 역량이 필요합니다.
LLM Research Engineer (Pre-training) (신입/경력)
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Kanana 사전학습을 위해 LLM 구조·학습·데이터 최적화와 대규모 데이터 수집·생성 기술을 연구·개발합니다. 관련 석사 이상 또는 프로젝트 경험과 Model Parallel 기반 모델 학습 경험이 필요합니다.
LLM Research Engineer (Post-training) (신입/경력)
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Kanana 언어모델의 Post-training 데이터·환경·학습 파이프라인 및 효율화 연구와 분산 학습 코드 구현·최적화를 담당합니다. 관련 석사 또는 프로젝트 경험과 분산처리 기반 언어모델 학습, SFT·RL 기반 LLM Post-training 경험이 필요합니다.
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