[강의노트] RAG From Scratch : Coursework

원본 게시글: https://velog.io/@euisuk-chung/LLM-RAG-From-Scratch

소개

오늘날의 Generative AI는 기본적인 대형 언어 모델(LLM)을 넘어, 정보 활용의 방식을 획기적으로 변화시키고 있습니다.

그 중에서도 RAG, Retrieval-Augmented Generation은 외부 데이터 소스를 활용하여 더욱 정교하고 도메인에 특화된 정보를 제공함으로써, AI와의 상호작용 방식을 새롭게 정의하고 있습니다. 이러한 기술의 마스터리는 단순한 지식 습득을 넘어, 실질적인 커리어 향상에 필수적인 요소가 되고 있습니다.

Langchain🐦의 Lance Martin이 제작한 RAG From Scratch 비디오 시리즈는 대형 언어 모델(LLM)의 강점과 외부 데이터 소스를 결합한 강력한 접근 방식인 RAG에 대해 깊이 있게 다룹니다.

이 시리즈는 RAG의 주요 개념, 강점, 약점, 그리고 실용적인 응용 사례를 자세히 설명하며, 각 비디오에 대한 상세한 요약과 분석을 제공합니다.

• Yotube Playlist : https://www.youtube.com/playlist?list=PLfaIDFEXuae2LXbO1_PKyVJiQ23ZztA0x

강의 개요

이번 블로그 포스트에서는 이 강의를 통해 LLM을 다루는 데 핵심이 되는 RAG의 주요 개념, 코드, 사용 방법을 정리해보고자 합니다. 강의는 총 14편으로 구성되어 있으며, 각각의 강의 링크와 참고자료(슬라이드)는 링크로 제공됩니다.

To be Continued…

RAG From Scratch 비디오 시리즈는 Retrieval Augmented Generation에 대한 포괄적인 탐구를 제공하며, 다양한 기술 및 접근 방식을 다룹니다. 각 비디오는 RAG의 특정 측면에 초점을 맞추며, 각 방법의 강점, 약점 및 실용적인 응용 사례에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다.

이 기술들의 비교적 장점과 한계를 이해함으로써, 개발자와 연구자들은 특정 사용 사례에 맞는 RAG 시스템을 설계하고 구현할 때 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 시리즈는 효과적인 RAG 시스템 구축에 있어 신중한 설계, 최적화, 그리고 계산 리소스 고려의 중요성을 강조합니다.

RAG 분야는 계속 진화하고 있으며, 최신 발전과 모범 사례에 대한 지속적인 업데이트가 중요합니다. RAG From Scratch 시리즈는 질문 응답, 콘텐츠 생성, 정보 검색 등 다양한 도메인에서 RAG 기술을 탐구하고 적용하고자 하는 모든 사람들에게 훌륭한 기초 자료가 됩니다.

이 시리즈에서 얻은 통찰을 활용하고 논의된 실용적 응용 사례를 고려함으로써, 조직들은 RAG의 힘을 활용하여 AI 시스템을 강화하고 사용자 경험을 개선하며, 대형 언어 모델과 외부 지식 소스를 결합하여 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

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