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이 강의는 고급 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술 과정에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. RAG 파이프라인의 성능 향상에 중점을 두며, 개발자, 프로젝트 관리자, 데이터 과학자 등 AI/ML 업계의 다양한 전문가들을 대상으로 합니다.
본 과정은 파이썬 프로그래밍 지식과 RAG의 기본 개념을 전제로 하며, 이론과 실습을 병행하여 진행됩니다. 강의의 주요 내용은 다음과 같습니다:
Naive RAG의 한계: 기존 RAG 기술의 문제점을 설명합니다.
쿼리 확장: 생성된 답변 또는 다중 쿼리를 활용하여 성능을 개선하는 방법을 다룹니다.
재순위화: 크로스 인코더를 사용하여 결과의 정확성을 높이는 기법을 배웁니다.
밀집 통과 검색(DPR): 고급 검색 기술을 통해 정보 검색의 효율성을 극대화합니다.
또한, 오픈AI API, ChromaDB, LangChain 등 실제 구현에 필요한 도구들을 활용하여 각 기술의 작동 방식을 시연하며, 임베딩 시각화를 통해 성능 향상을 명확히 보여줍니다. 이 강의를 통해 RAG 기술을 심도 있게 이해하고, 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다.
파울러 디숀(Paulo Dichone)
안드로이드, 자바, 플러터, AWS 클라우드 기술을 전문으로 하는 소프트웨어 엔지니어이자 교육자. 휘트워스 대학교에서 컴퓨터 과학 학위를 받았으며, 175개국 이상의 280,000명 이상의 학생들을 가르쳤습니다. "Build Apps with Paulo"라는 학습 플랫폼의 창립자로, 소프트웨어 개발과 클라우드 컴퓨팅에 실질적이고 경력 중심의 교육을 제공합니다. 그는 모바일 및 크로스 플랫폼 앱 개발, 확장 가능한 클라우드 기반 솔루션에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 학습자가 모든 수준에서 성공할 수 있도록 돕는 데 헌신하며, 그의 강의는 학생들이 실제 세계의 도전에 대비할 수 있도록 설계되었습니다.
1_2 강의 구성
00:49
1_3 개발 환경 설정
01:24
2_1 RAG 및 RAG 트라이어드 소개
03:03
2_2 RAG란 무엇인가와 기본 RAG 개요 및 주의점
08:50
2_3 각 나이브 RAG의 한계 심층 분석
06:12
3_1 고급 RAG 기법 - 확장(Expansion) 소개
05:59
3_2 실습 - 답변 확장 - 분할
05:09
3_3 청크 임베딩 및 표시하기
03:04
3_4 벡터 스토어에 문서 추가 및 처리
02:53
3_5 답변 생성 및 연결(Concatenation)
05:17
3_6 임베딩 결과 시각화 및 투영
05:25
3_7 생성된 답변을 활용한 쿼리 확장
01:31
4_1 여러 쿼리를 활용한 쿼리 확장
03:05
4_2 생성된 증강 쿼리 얻기
05:39
4_3 임베딩(Embedding) 검색 및 2D 그래프에 시각화하기
07:01
4_4 도전__직접 해보기
00:35
4_5 여러 쿼리로 확장할 때의 단점
01:23
5_1 재순위 지정과 크로스 인코더, 바이 인코더
04:50
5_2 크로스 인코더(Cross-encoder)를 활용한 롱테일 결과 랭킹
07:25
5_3 마지막 단계 - 랭크된 문서(Ranked Documents) 처리하기
04:53
5_4 재정렬
00:57
6_1 밀집 패시지 검색(Dense Passage Retrieval) 개요
02:14
6_2 DPR 기법 - 실습 전체
04:50
6_3 DPR_요약
00:59
7_1 기타 기법
01:19
8_1 다음 단계
02:04
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