RAG 성능의 한계를 뚫는 인지 부하 관리 기술
생성형 인공지능 또는 LLM을 기반으로 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축해도 바라는 성능이 나오지 않고 마땅한 해결책이 없을 때는 어떻게 해야 할까요? 이 강의에서는 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이 강의를 통해서 LLM 컨텍스트 창의 한계를 이해하고, RAG 시스템에서 인지 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 알 수 있습니다. 청크(Chunk) 크기와 구조 설계, 고품질 청크 생성 기법, 동적 최적화, 성능 평가 및 실전 기법 등을 다루는 실무 수준 이론 강의입니다.
(5.0) 수강평 1개
수강생 18명
난이도 중급이상
수강기한 무제한
컨텍스트창관리
컨텍스트창관리
chunk전략설계
chunk전략설계
rag시스템구축
rag시스템구축
llm성능평가및튜닝
llm성능평가및튜닝
동적최적화
동적최적화
컨텍스트창관리
컨텍스트창관리
chunk전략설계
chunk전략설계
rag시스템구축
rag시스템구축
llm성능평가및튜닝
llm성능평가및튜닝
동적최적화
동적최적화




