도대체 고성능 RAG가 뭔데? 라고 하는 분들께 추천합니다. 내 데이터에 딱 맞춘 LLM RAG 평가와 최적화 완전정복! 정확한 답변을 도출하는 데이터셋 제작부터 목적/태스크/도메인에 알맞은 LLM, RAG, agent 평가와 개선까지 이 강의로 한번에 끝내세요.
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마감까지 9일12시간34분
커리큘럼
파트 5개
Chapter 01. 학습 목표 및 기대 효과
Chapter 02. LLM과 RAG (Retrieval Augmented Generation)의 개념
Chapter 03. RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링 비교
Chapter 04. Naive RAG와 Advanced RAG
Chapter 05. 다양한 VectorDB의 종류와 특징 비교
Chapter 06. RAG 평가와 최적화의 중요성
Chapter 01. 평가 데이터셋의 전체적인 구성 요소와 이해
Chapter 02. 평가 데이터셋 구성을 위한 corpus 전처리 방법
Chapter 03. 원시 문서 파싱의 방법론
Chapter 04. RAG 구현을 위한 청킹
Chapter 05. PDF 문서 전처리 실습
Chapter 06. LLM 기반 질의 생성 방법 - 질문 생성, 질문 필터링, 이볼빙, multi-hop
Chapter 07. LLM 기반 예상 대답 생성
Chapter 08. Human-in-the-loop 방법론을 통한 질의 응답 생성
Chapter 01. RAG의 평가의 요소와 LLM 평가의 요소
Chapter 02. LLM 평가 프레임워크 비교 분석
Chapter 03. Retrieval 평가와 메트릭
Chapter 04. QA 태스크에서 LLM 성능 평가
Chapter 05. 요약 태스크에서 LLM 성능 평가
Chapter 06. 번역 태스크에서 LLM 성능 평가
Chapter 07. 대화 데이터에서의 LLM 성능 평가
Chapter 08. AI Safety 관련 성능 지표 및 평가
Chapter 09. RAG 및 LLM 시스템의 비용 및 속도 평가 방법
Chapter 01. 평가 지표 기반 최적화 기법 소개
Chapter 02. 적절한 Retrieval 및 Reranker 선택
Chapter 03. 고급 RAG 기법 소개 (Query Expansion, Passage Filter, Passage Compressor)
Chapter 04. 적절한 프롬프트 선택
Chapter 05. 적절한 LLM 선택
Chapter 06. RAG 직접 최적화해보기
Chapter 07. 나에게 알맞은 LLM 평가 지표 고르기
Chapter 01. 문서 선정과 파싱 및 청킹
Chapter 02. AutoRAG를 이용한 평가용 데이터셋 제작
Chapter 03. RAG 최적화 및 평가
Chapter 04. 청킹 최적화
Chapter 05. 완성된 RAG 사용 및 배포
Chapter 06. Agent 평가 및 실습
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