농업 데이터 기반 생성형 AI 실무 역량 강화

 


2026년 1월 6일과 8~9일, 총 3일간 으뜸정보기술과 에피넷이 주최한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 LLM 서비스 교육이 성공적으로 진행됐다.

이번 교육은 생성형 AI와 농업 데이터의 융합을 통한 실무 활용 역량 강화를 목표로 기획되었으며, 이론부터 실습까지 단계적으로 구성된 커리큘럼을 통해 참가자들의 높은 호응을 얻었다.


첫째 날인 1월 6일(화)에는 오프라인과 온라인 병행 방식으로 대규모 언어 모델(LLM)의 기본 개념,
농업 데이터의 특성과 한계, 농업 AI 서비스의 윤리·보안 이슈, 농업 지식을 반영한 프롬프트 작성 방법 등
생성형 AI 및 농업 데이터 기초 이론 교육이 진행되었다.

이어 1월 8일(목)에는 온라인 교육으로 RAG 핵심 개념, 농업 지침 텍스트 임베딩과 벡터 데이터베이스 구성,
DB 기반 자연어 응답 재구성, 농업용 LLM 서비스 아키텍처 등 농업 특화 RAG 기반 LLM 서비스 구조에 대한 심화 이론을 다뤘다.

마지막 날인 1월 9일(금)에는 오프라인 실습 교육으로 농업 데이터 전처리 및 맞춤 상담 시나리오 정의, RAG 파이프라인 연결, 농업용 LLM 챗봇 구현,
프롬프트 튜닝 및 가드레일 적용 등 실제 농업 데이터 기반 AI 챗봇 구현 실습이 진행되며 교육의 완성도를 높였다.



이번 교육을 통해 참가자들은 단순한 생성형 AI 이해를 넘어, 농업 분야에 특화된 RAG 기반 LLM 서비스 기획·구현 역량을 실질적으로 확보하는 계기를 마련했다.

교육 관계자는 “이번 과정은 이론과 실습을 균형 있게 구성해, 현장에서 바로 적용 가능한 생성형 AI 활용 능력을 기르는 데 초점을 맞췄다”며
“앞으로도 산업 맞춤형 AI·클라우드 교육을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.