LlamaIndex로 배우는 실무에 가장 가까운 고성능 RAG 설계
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LlamaIndex 로 배우는 실무에 가장 가까운
고성능 RAG 설계
강의 만족도 조사 중 가장 많이 언급된 키워드 1위 “최고의 강의력”
현직 데이터 사이언티스트 한두솔 강사님께 배우는 실무 Base RAG 설계
기본 정보
∙ 입문 - 실전
∙ 선수지식 : 파이썬 기초 문법,
LLM 기초 지식 및 활용
강의 특징
∙ 부가 학습 자료 제공
∙ 오프라인 강의의 성원에 힘입어 온라인 강의로 판매됩니다.
∙ 실습 과정에서 약 10만원의 별도 비용 발생
혹은 이런 고민 하고 계시나요?
실무에 가장 가까운 LlamaIndex 기반 RAG 강의!
LlamaIndex 전격 활용 강의를 만나보세요!
강사 소개
대기업 S사 4년차 Data Scientist,
한두솔 강사님의 LlamaIndex 기반 고성능 RAG 실무 경험을 녹인 강의
오프라인 강의 만족도 조사 중 가장 많이 언급된 키워드 1위 “최고의 강의력”
한두솔 강사님의 실무 경험에서 뽑아낸 인사이트와 함께 RAG를 EASY하게 배워보세요.
RAG와 벡터 데이터베이스 개념이 처음 등장했을 때부터
멘땅에 해딩했던 데이터 사이언티스트로서,
모든 RAG의 최종 목적인 ‘정확하고 풍성한 답변 생성’을 위해
시도했던 전략들을 이 강의 안에 압축했습니다.
여러분이 개발하고자 하는 AI 서비스의 특성,
그리고 현업에서 처한 개발 상황에 따라
수많은 RAG 솔루션 중 적합한 것을 찾는 능력을
키울 수 있도록 도와드리겠습니다.
자칫 어려울 수 있는 RAG 개념을 쉽고 재밌는 사례로 풀어서 설명해드립니다.
강의 1회차 中
생성형 AI 최신 동향이 중요한 이유 - 업무 환경과의 비유
강의 2회차 中
Word2Vex 개념 설명 - 근력 운동과의 비유
강의 3회차 中
HyDE 개념 설명 - 에미넴 일대기에 대한
질문과 답변 예시
오프라인 강의 수강생
만족도 조사 1위 분야 ‘강의력’
포인트 01
오늘 배워서 내일 쓸 수 있는 고성능 RAG를 위한
실무 RAG 패러다임을 모두 담은 커리큘럼
포인트 02
RAG의 주요 패러다임(Naive, Advanced, Modular RAG)
실무 적용 능력을 16가지 실습으로 완.전.정.복
Naive RAG
Naive RAG는 가장 초기에 등장한 RAG 패러다임입니다. Indexing, Retrieval, Generation 등 전통적인 방법들을
사용하며 사용자 입력을 통해 관련 문서를 찾고, 이를 프롬프트와 결합하여 최종 응답을 생성합니다.
| Naive RAG 실습 미리보기
Advanced RAG
Advanced RAG는 Naive RAG가 가지고 있는 한계를 보완하기 위해 만들어진 RAG입니다.
Pre=retrieval, Post-retrieval 등의 기술을 통해 검색 과정을 최적화하여 Retrieval 품질을 향상시킵니다.
| Advanced RAG 실습 미리보기
Modular RAG
Modular RAG는 검색, 메모리, 융합 등 다양한 모듈을 통합하여 성능과 유연성을 향상시킵니다.
Naive, Advaced RAG와 다르게 각 모듈을 작업 요구사항에 맞게 조정하거나 변경할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
| Modular RAG 실습 미리보기
포인트 03
상황에 가장 적합한 고성능 RAG를 구현할 수 있도록,
현업 요구 조건 시나리오 기반 파이널 프로젝트
상황에 적합한 RAG를 구축하기 위해 준비한 시나리오 기반의 최종 프로젝트!
실제 요구사항을 해결하며 고성능 RAG 봇을 개발하며 가장 효과적인 RAG 구현 능력을 키워보세요.
세트 15개 생성 및 검수
세트 15개 생성 및 검수
조합 선택 후 개발 및 성능 평가
가장 적합한 조합으로 성능 평가
Hold-out set 이용해 Rank
실무에 가장 가까운 고성능 RAG 개발 프로젝트를 경험하고 싶다면,
강의에서 만나요!
포인트 04
이 강의 듣고싶은데 따라갈 수 있을까?
걱정하지 마세요!
필요한 내용이 담겨있는 가이드를 제공해드려요
강의 파트별 핵심 내용이 담긴 장표를 공유해드려요
강사님의 실습 코드 및 답안 Github을 제공해드려요
강의 구매자 전용 커뮤니티 제공!
현직 S사 데이터 사이언티스트 강사님과의 무한 질의응답
1) 실습 중 궁금한 사항은? 강사님에게 직접 질의응답
2) 본인 회사에 적용 & 응용하기 위한 강의 스터디 모집
3) LLM 문제 해결을 고민하고 정보를 주고 받는 정보 교류의 장
* 해당 커뮤니티는 27년 10월 13일까지 운영됩니다.
한 번의 구매로 평생 소장!
언제든지, 몇 번이든 다시!
한 번 결제로 평생 동안 무제한 반복 학습이 가능합니다.
바쁜 일정에 걱정할 필요 없이, 원하는 때에 학습하고 필요할 때마다 복습하세요.
추천 대상
RAG 튜토리얼은 따라해봤는데 막상 실무에 적용하자니 막히시는 개발자/주니어 데싸/주니어 AI 엔지니어
Langchain 말고 LlamaIndex 활용한 RAG 구축 배워보고 싶은 분들
"야 AI라는거 써서 우리도 뭐 좀 만들어봐" 라는 소리에 고통 받고 계시는 분들
(토이 프로젝트가 아닌) 현업 수준의 RAG 구축이 처음이거나 경험해보고 싶으신 분들
커리큘럼
아래의 모든 강의를 이 강의 하나로 모두 들을 수 있습니다.지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!
* 본 강의는 오프라인 강의의 성원에 힘입어 온라인 강의로 판매되는 강의입니다.
* 실습 중 'OpenAPI' 를 사용하는 내용이 있으며, API 사용량에 따라 비용이 부과되므로 약 10만 원의 별도 비용이 발생하는 점 수강에 참고 부탁드립니다.
※ 동일한 강의에 대한 안내는 아래 [주의사항]을 통해 확인해보실 수 있습니다..