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RAG를 활용한 완성도 높은 LLM 서비스 구축
With langchain & llamaindex

  • RAG 기술과 LLM에 대한 이해를 바탕으로
    오픈 프레임워크를 활용하여 페르소나 AI
    서비스 만들기

    RAG 기술과 페르소나 챗봇에 대한 이해를 바탕으로 셜록홈즈와 워렌버핏 페르소나 AI 서비스 만들기

  • Llamaindex & Langchain 을 살펴보고 Ollama 와 함께 RAG 를 활용한 모델 서빙까지

    LLM 모델 기반 서비스 구축에 가장 많이 활용 되는 2가지 오픈 프레임워크를 파헤쳐보고 RAG를 활용하여 API와 Demo 페이지 만들기

  • RAG Paradigm 부터 Evaluation 까지 RAG 의 핵심 개념을 한번에!

    sLLM, LLMs 을 기반으로 RAG의 기초부터 심화까지 전반적인 개념을 살펴 보고 Fine-tuning 과 비교 분석을 통해 LLM 구축에 필요한 RAG 기술을 이해할 수 있습니다.

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글로벌 IT 기업들의 공격적인 투자로 나날이 발전하고 있는
대규모 언어모델 (LLM)

하지만,
이러한 대규모 언어모델을 활용하고 적극적으로 서비스에 도입함에 있어
고질적인 문제와 불가피한 이슈들이 여전히 남아 있습니다.

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이러한 문제를 해결할 수 있는 기술이 바로!
RAG

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RAG란 무엇인가?
LLM(Large Language Model)이 학습한 데이터 외에 외부 데이터베이스나 문서 집합에서 관련 정보를 검색한 후,
이를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하여 답변의 최신성과 정확도를 높여주는 도구

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왜 RAG인가?

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LLM의 성능에만 의존하는 서비스는 이제 그만!
LLM과 리소스를 조합해 최고의 서비스를 구현하기 위해
RAG 활용은 선택이 아닌 필수!

RAG 기술을 집중적으로 파헤쳐보고 오픈소스 프레임워크 LangChain 과
LlamaIndex 를 활용하여 맞춤형 서비스를 구축해봅니다.

Point 1

오픈 프레임워크 LlamIndex & LangChain 을
살펴보고 Ollama 와 함께 RAG 를 활용한 모델 서빙까지

LLM application 구축을 단순화하는 대표 프레임워크 Llamaindex 와 Lanchain
비교 분석과 함께  각 프레임워크를 활용하여 API 와 데모 페이지를 직접 만들어봅니다.

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학습 포인트

LangChain과 함께 RAG 구현시 적용할 수 있는 LangGraph 멀티 에이전트 콜라보레이션에 대해서도 찍먹해봅니다!

Point 2

RAG 와 프레임워크를 활용하여 페르소나 AI 서비스 만들기

RAG 기술과 ChatHaruhi 논문 내 페르소나 챗봇에 대한 이해를 바탕으로
셜록홈즈와 워렌버핏 페르소나 AI 서비스 만들기

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  • 워렌버핏 Chat bot
    현명한 주식 투자를 도와주는 워렌버핏 Chatbot
    주식 투자와 관련하여 워렌버핏의 인사이트와 투자전략 노하우를
    기반으로 현명한 주식 투자를 할 수 있도록 도와줍니다.
  • 셜록홈즈 Chat bot
    모든 범죄사건을 해결해주는 셜록홈즈 Chatbot
    추리 소설 ‘셜록홈즈’의 주인공 셜록홈즈에게 물어보세요.
    궁금한 모든 것들을 뛰어난 관찰력과 추리력으로 해결해줍니다.

학습 포인트

참고논문 : ChatHaruhi: Reviving Anime Character in Reality via Large Language Model (Cheng Li, arxiv, 2023)

Point 3

RAG Paradigm 부터 Evaluation 까지 RAG 의 핵심 개념을 한번에!

sLLM, LLMs 을 기반으로 RAG의 기초부터 심화까지 전반적인 개념을 살펴 보고
Fine-tuning 과 비교 분석을 통해 LLM 구축에 필요한 RAG 기술을 이해할 수 있습니다.

질의응답

Question 1.
어떤 분들이
수강하시면 좋을까요?
• 페르소나 기반의 대화형 챗봇을 어떻게 설계하고 구축하는지 관심을 가지고 있는 개발자
• LLM 과 RAG 기술에 관심이 많은 AI Researcher 및 엔지니어
Question 2.
필요한
선수지식이 있을까요?
• 파이썬 (Python) 에 대한 기본적 지식 및 경험
• LLM의 작동에 대한 기본적 지식이 있으면 좋습니다
Question 3.
개발 환경
• 파이썬 (Python) 개발 환경 (Python + jupyter note book)
• 오픈소스 LLM 실습을 위한 GPU 리소스 필요
• 주요 라이브러리 - Ollama, LLaMaIndex, LangChain

강사 소개

Summer 강사님
• 현) 국내 IT 대기업 서비스 회사에서 머신러닝 엔지니어로 재직
• 전) LG CNS AI보안 분야 자연어처리 엔지니어로 근무
"LLM의 성능에만 기댄 서비스가 아닌, LLM을 포함한 리소스들을 잘 조합해서 높은 효율을 끌어낼 수 있는 서비스를 만들기 위해서는 현재는 RAG의 사용이 필수적입니다. 수업에서 배운 내용으로 현업에서 RAG 구현이 필요할 때, 기본적인 개념들에 대한 확실한 이해를 바탕으로 LLM 문제를 해결하고 실무 역량을 높일 수 있을 것입니다."

RAG 활용한 페르소나 LLM 서비스 구축 With langchain & llamaindex

Part 1. Introduction to RAG

Part 2. RAG with LlamaIndex

Part 3. RAG with Langchain

Part 4. ChatBot with perosna

  • 상세 커리큘럼
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