한국바이오협회는 산업통상부가 지원하고 한국산업기술진흥원(KIAT)이 전담하는 ‘바이오데이터산업 전문인력양성사업’ 일환으로, ‘LLM과 RAG를 활용한 차세대 지능형 문서검색 AI 구축’을 주제로 한 단기교육과정을 10월 28일부터 29일까지 이틀간 온·오프라인 병행으로 진행하였다.

이번 교육은 수원컨벤션센터에서 현장 강의로 진행되었으며, 사업 컨소시엄 참여기업을 비롯한 관련 분야 기업 재직자들이 참석했다. 온라인으로는 공동연구개발기관(한양대 ERICA, 고려대, 부산대, 서울대) 수혜학생을 포함한 대학원생들이 수강하였다. 

교육에는 바이오데이터 분석 솔루션 기업 ‘바이오넥서스’가 강사로 참여했다. 이번 교육은 바이오·헬스케어 산업 전반에서 인공지능이 빠르게 확산되는 흐름 속에서, 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)과 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)의 기본 개념부터 실무 적용 사례까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되었다.

첫째 날 오전 세션에서는 LLM의 기본 개념과 주요 모델, 바이오·헬스케어 분야에 적용된 사례를 살펴보고, 최신 트렌드로 주목 받고 있는 프롬프팅 기법(Zero-shot, Few-shot, CoT, ReAct, RAG 등)에 대해 소개했다. 오후 세션에는 오픈소스 프레임워크 환경설정, API 연동법, 주요 실행 방식과 적용 단계를 이해해보고, 실제 요약·번역·생물정보 분석 등 사례 기반 실습도 진행됐다.

둘째 날 교육에서는 LLM의 한계와 이를 보완하기 위한 RAG의 개념과 구조를 다루었다. LLM은 방대한 데이터를 학습해 자연스러운 언어 생성이 가능한 반면 최신 정보 접근의 한계, 도메인 전문성 부족 등 여러 한계를 가진다. 그 대안으로 나온 RAG는 외부 검색 기능을 결합한 구조로 최신 문서 및 데이터 검색을 통해 보다 신뢰성 높은 답변을 생성한다. 교육 참가자들은 개념 이해에 이어, ‘RAG 적용 및 고도화’를 주제로 벡터DB를 활용한 문서검색 AI 프로토타입을 직접 구현해보면서 산업 분야 적용과 확장 가능성까지 심도있게 살펴보았다.  

이번 교육과정은 지난 9월 동 사업으로 실시된 교육 수요조사에서 ‘AI 기반 머신러닝’이 석·박사급 단기교육 중 가장 높은 수요를 보임에 따라 기획된 과정으로, 앞으로도 바이오데이터전문 인력양성사업단에서는 현장 수요를 반영한 맞춤형 단기교육과정을 지속적으로 확대해, 산업계가 필요로 하는 실무형 인재 양성에 앞장설 계획이다.