오픈 소스 LLM을 활용한 프라이빗 AI: 로컬 배포, RAG, 및 에이전트

데이터 프라이버시, 검열, 또는 클라우드 기반 AI 서비스의 반복적인 비용에 대해 걱정하고 계십니까? 오픈 소스 대규모 언어 모델로 전환하면 강력한 AI 시스템을 전적으로 자신의 로컬 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 안전하고 프라이빗한 AI 모델을 설정, 사용자 지정 및 실행하는 방법을 배웁니다. 개방형 모델과 폐쇄형 모델 간의 근본적인 차이점을 이해하는 것부터 시작하여 로컬 데이터를 사용하여 고급의 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 단계로 나아갈 것입니다. 학습 내용: - 오픈 소스 언어 모델의 기본 개념을 이해하고 하드웨어에 적합한 모델을 선택하는 방법. - LM Studio 및 Hugging Face와 같은 도구를 사용하여 모델을 로컬에서 구성하고 실행하는 방법. - 오픈 소스 아키텍처에 특별히 맞춰진 프롬프트 엔지니어링 기술 적용. - 개인 문서를 안전하게 쿼리하기 위한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 파이프라인 구축. - 벡터 데이터베이스 통합 및 LangChain을 사용하여 AI 에이전트 오케스트레이션. - 로컬 모델을 외부 도구 및 API에 연결하기 위한 함수 호출(function calling) 구현. 이 코스는 필수 용어 및 하드웨어 요구 사항으로 시작하여 로컬 설치, 모델 구성, 실용적인 프라이빗 AI 워크플로우 구축 과정을 단계별로 안내합니다. 이 코스는 AI를 로컬에서 실행하고자 하는 초보자, 개발자 및 프라이버시 옹호자를 위해 설계되었으며, 머신러닝에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 안전하고 독립적이며 검열되지 않은 인공지능의 힘을 잠금 해제하세요.