🎯 스터디 목표

최신 논문을 바탕으로, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 동향과 그 중에서도 GraphRAG 기법을 집중적으로 분석합니다. 논문 리뷰와 토론, 실전 응용 아이디어를 나누며, 어떻게 하면 RAG 시스템의 검색 정확도와 구조적 최적화를 이끌어낼 수 있을지 방법론 중심으로 스터디를 진행합니다.

🗓 스터디 개요

• 모집 인원: 2명 (현재 3명 확정)

• 진행 방식: 오프라인, 강남역/여의도역 (역에서 5분 거리, 장소 및 시간은 인원 확정 후 최종 조율)

• 일정: 매주 목요일 19:00, 8주간 진행 (후속 일정은 스터디 진도/방향에 따라 추가 논의)

• 진행 방식: 매주 하나의 주제를 선정하여, 참가자 각자가 해당 주제 범위 내에서 자유롭게 논문/자료를 선택해 발표합니다. 논문/자료 발표 → 질의응답 → 그룹토론 (주제별 기술의 장단점, 활용 사례, 산업적 응용 가능성, 참가자 각자의 실제 경험 및 시사점 공유)

• 스터디 분야:

  • Advanced RAG 동향

  • GraphRAG 방법론

  • LangChain, LangGraph, 최신 프레임워크

  • RAG 최적화 전략, 구조적 검색 정확도 개선

• 1~2주차: 최신 RAG 개념/GraphRAG 논문 선정 및 발제

• 3~8주차: 논문별 발표·토론·기술 응용 아이디어 공유

🛠️ 실습 내용

• 실제 코드 기반 실습:

  • LangChain, LangGraph 등 최신 프레임워크를 활용한 RAG/GraphRAG 구현 실습

  • 각자 또는 팀으로 미니 프로젝트(예: 논문 속 모델 복제, 데이터 파이프라인 설계 등) 진행

  • 논문 아이디어의 코드화, 간단한 PoC(Proof of Concept) 구현, 실전 실험 결과 공유

  • 실습 중 발생하는 문제/아이디어에 대한 코드리뷰 및 피드백 세션

  • Vector DB, 임베딩, 커스텀 Retriever 등 심화 실습(참가자 관심에 따라 주제 확장 가능)

실습에 필요한 LLM 및 임베딩 API(Key) 비용은 전액 지원합니다.

✉️ 지원 방법

구글폼으로 신청 바랍니다.

👉 신청 링크: [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSezrdsSRgV3JDwraryQhh-6whcFfqigXfBh0VMGy4OdVsSOZA/viewform?usp=dialog]

※ 인원 충원 시 모집 즉시 마감, 선정자 분께는 개별 연락 및 오픈채팅방 초대 예정

📢 안내 사항

• 스터디 시작 후, 발표/토론 범위와 논문, 주차별 역할은 조율 가능합니다.

• 성실히 참여할 수 있는 분만 지원 부탁드립니다.

• 네트워킹/실전 기술 공유/포트폴리오 강화 모두 노릴 수 있습니다.