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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

1.1 우리가 만들어낼 결과물로 보는 강의의 목적

이 강의에서 다음 내용을 배울 수 있나요?

해결된 질문

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강병진 지식공유자님, 안녕하세요!
인프런 운영 매니저 자미라고 합니다.

고객센터 통해서, 예비 수강생의 질문이 들어와 제가 대신 여쭤봅니다. 강의 구매 전인데, 아래 내용이 이 강의를 통해서 해결되는 지 궁금하다고 하셨어요.

[ 질문 ]
이 강의에서 다음 내용을 배울 수 있나요?
"나의 비공개 문서를 학습한 AI를 통해 사용자의 물음에 답할 수 있는 AI 앱"

이라는 내용에 대해 질문해주셔서, 이 부분에 대해 강사님께서 확인 후 답변 남겨주시면 제가 전달해드리도록 하겠습니다.


저희가 제공하는 [수강 전 문의하기] 라는 기능을 통한다면 수강생이 바로 질문하실 수 있는데요!
이 강의는 그 기능을 제공하고 있지 않아 제가 대신 질문을 통해 남기는 점 양해해 주시길 바랍니다. 😃

 

항상 좋은 지식 나누어 주셔서 감사드립니다.
풍성하고 행복한 한가위 보내시길 바랍니다.
감사합니다!

답변 2

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강병진
지식공유자

안녕하세요! 우선 설정을 변경해서 수강 전 질문을 받을 수 있도록 수정했습니다. 번거롭게 해드려서 죄송합니다 ㅠㅠ

 

강의를 들으시면 비공개 문서를 활용해서 답변을 생성하는 AI를 만드실 수 있습니다. 다만 “학습”한 AI라는 문구가 조금 걸리는데요. 이 강의는 RAG 강의이기 때문에 fine tuning이나 AI 모델을 훈련(학습)하는 내용은 포함되어있지 않습니다. 수강하시는 분이 원하시는게 “답변을 생성하는 AI 서비스”라면 이 강의를 통해서 충분히 가능하고, AI 모델을 만들고 싶으시다면 다른 강의를 찾아보셔야 할 것 같습니다

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운영팀
질문자

안녕하세요, 지식공유자님! 추석 연휴 잘 보내셨나요? 😀

제가 확인이 늦었네요! 남겨주신 내용 확인하여 수강생 분께 전달하였습니다.
수강 전 문의 기능도 적극 활용해주셔서 다시 한 번 감사드립니다.

밤낮으로 일교차가 심한데, 건강 유의하시고 즐거운 한 주 보내시길 바랄게요!

감사합니다.
인프런 운영팀 드림

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

운영팀님, 질문해주신 내용을 바탕으로 강의의 해당 여부를 설명드리겠습니다.

해당 강의인 “RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)“에서 예비 수강생의 요구사항인 “나의 비공개 문서를 학습한 AI를 통해 사용자의 물음에 답할 수 있는 AI 앱” 을 구현하는 것이 가능합니다.

특히, 다음과 같은 주요 주제를 통해 해당 요구사항을 지원할 수 있습니다:
1. 데이터 전처리와 임베딩:
- 강의에서는 사용자가 원하는 텍스트 데이터를 적절한 크기로 나누어 임베딩(벡터화)하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 비공개 문서를 벡터DB로 저장하고 검색할 수 있게 합니다.

  1. RAG 구성:

    • Reading At Generation (RAG) 방식을 통해 사용자가 질문을 하면 관련 문서를 검색하고 답변을 생성해주는 흐름을 학습할 수 있습니다. 강의에서는 Langchain과 Chroma DB를 활용한 RAG 구성을 상세히 설명합니다.
  2. 보안과 오프라인 사용:

    • 외부 API를 사용하지 않고 자체 서버에서 모델을 구동하는 방법에 대해서도 다루며, 다양한 오픈소스 솔루션을 활용하여 비공개 데이터를 안전하게 다룰 수 있습니다.

강의는 다양한 예제와 실습을 포함하여 사용자가 학습한 내용을 실제로 구현할 수 있도록 꼼꼼히 구성되어 있습니다. 이러한 방식으로 비공개 문서를 활용한 AI 챗봇 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

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저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.