RAG 파이프라인 및 LLMOps의 기초

AI 애플리케이션이 진화함에 따라 단순히 언어 모델에 프롬프트를 입력하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 신뢰할 수 있고 문맥을 인식하는 AI 도구를 구축하려면 Retrieval-Augmented Generation (RAG)와 강력한 운영 관행(LLMOps)이 필요합니다. 이 코스는 현대 AI 엔지니어링의 복잡한 세계를 관리하기 쉬운 텍스트 기반 레슨으로 세분화합니다. 여러분은 기초 용어부터 시작하여 현재 업계 표준을 사용하여 엔드투엔드 RAG 시스템을 설계, 배포 및 모니터링하는 방법을 이해하는 단계로 나아갑니다. 배울 내용: • Retrieval-Augmented Generation (RAG)의 기본 아키텍처를 이해합니다. • 현대적인 벡터 데이터베이스와 이들이 시맨틱 데이터를 저장하고 검색하는 방법을 탐구합니다. • 모델 정확도를 높이고 할루시네이션(환각)을 줄이기 위해 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용합니다. • 문서 수집, 청킹 및 처리를 위한 기본적인 텍스트 파이프라인을 설계합니다. • 배포 전략 및 성능 모니터링을 포함한 필수 LLMOps 개념을 배웁니다. 이 코스는 핵심 정의와 기본 AI 개념으로 시작하여 실제 아키텍처 설계 및 배포 전략으로 넘어갑니다. 명확한 설명을 읽고 이러한 시스템이 실제 세계에서 어떻게 구축되는지 보여주는 코드 스니펫을 분석하게 됩니다. 이 기초 코스는 전적으로 초보자를 위해 설계되었습니다. 사전 머신러닝 경험은 필요하지 않으며 소프트웨어 개념에 대한 기본적인 이해만 있으면 됩니다. 오늘부터 읽기 시작하여 프로덕션 AI 엔지니어링의 세계로 첫발을 내딛으세요.