이런 것을 배울 수 있어요
RAG 시스템 아키텍처를 완전히 이해하고 설계할 수 있습니다
다양한 벡터 DB를 사용 목적에 맞게 선택할 수 있습니다
하이브리드 검색으로 검색 정확도를 90% 이상 향상시킬 수 있습니다
프로덕션 RAG 파이프라인을 설계하고 운영할 수 있습니다
강의 소개
기업 내부 문서, PDF, 웹 데이터를 LLM에 연결하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 처음부터 완성합니다.
LlamaIndex와 ChromaDB, Pinecone, Weaviate 등 주요 벡터 DB를 모두 실습하고, 하이브리드 검색과 Re-ranking으로 검색 정확도를 극대화합니다.
멀티모달 RAG(이미지+텍스트), GraphRAG, 실시간 업데이트 파이프라인까지 프로덕션 수준으로 구현합니다.
수강 전 알아두세요
- •Python 중급 이상, LangChain 기초 지식 필요
- •OpenAI API 키 필요
- •기본적인 데이터베이스 개념을 알면 좋습니다
태그
#RAG#LlamaIndex#ChromaDB#Pinecone#벡터 DB
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