RAG 및 LangChain을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발

대규모 언어 모델은 매우 강력하지만, 사용자의 특정 실제 데이터에 접근할 수 없다는 한계가 있습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 현대 개발자들은 RAG(검색 증강 생성)를 사용하여 컨텍스트 인식 AI 애플리케이션을 구축합니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 맞춤형 RAG 애플리케이션을 처음부터 설계, 구축 및 배포하는 방법을 배우게 됩니다. LangChain이 데이터 수집, 벡터 저장소 및 프롬프트 오케스트레이션을 조정하여 매우 정확하고 데이터 기반의 AI 응답을 생성하는 방식에 대해 깊이 이해하게 될 것입니다. 학습 내용: - RAG(검색 증강 생성)의 기본 아키텍처와 이것이 대규모 언어 모델을 향상시키는 방법을 이해합니다. - 최신 LangChain 문서 로더 및 텍스트 분할 전략을 사용하여 다양한 문서 형식을 로드하고 처리합니다. - 벡터 임베딩을 생성하고 효율적인 의미 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장합니다. - 최신 LangChain 오케스트레이션 패턴을 사용하여 강력한 프롬프트를 구성하고 대화 컨텍스트를 관리합니다. - 자체 맞춤형 데이터셋을 사용하여 질문에 정확하게 답변하는 완전한 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다. 이 코스는 기본적인 AI 및 RAG 개념으로 시작하여 문서 수집, 벡터 데이터베이스 통합, 최종 애플리케이션 구축 과정을 단계별로 안내합니다. 명확한 설명과 실용적인 코드 스니펫을 검토하며 점진적으로 기술을 쌓을 수 있도록 설계되었습니다. 이 코스는 첫 번째 데이터 연결 AI 애플리케이션 구축을 목표로 하는 초보자, 개발자 및 기술 애호가를 위해 설계되었습니다. 머신러닝에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, Python에 대한 기본적인 이해는 도움이 됩니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 컨텍스트 인식 생성형 AI의 잠재력을 열어보세요.