RAG 모듈로 돌아가기
Step 1: 초급 과정
RAG 기본 개념 이해
RAG의 필요성과 기본 작동 원리를 학습합니다. 대화형 AI의 한계를 이해하고, 외부 지식을 활용한 답변 생성의 기본 원리를 체험해보세요.
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과정 개요
학습 시간
약 10시간
학습 방식
이론 + 실습
완료 후
중급 과정 진행
상세 커리큘럼
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1. RAG 기초 개념
RAG가 왜 필요한지, 어떤 문제를 해결하는지 이해합니다
학습 내용
- LLM의 한계점 (할루시네이션, 최신 정보 부족)
- RAG의 정의와 핵심 원리
- 전통적인 검색 vs RAG
- RAG의 실제 활용 사례
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2. 문서 처리 기초
다양한 문서를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정을 배웁니다
학습 내용
- 지원되는 문서 형식 (PDF, Word, HTML, TXT)
- 문서 파싱의 중요성
- 메타데이터 추출
- 텍스트 정제와 전처리
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3. 청킹 전략 이해
문서를 효과적으로 분할하는 다양한 방법을 학습합니다
학습 내용
- 고정 크기 청킹
- 의미 단위 청킹
- 중첩(Overlap) 청킹
- 청크 크기 최적화
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4. 첫 RAG 시스템 만들기
학습한 내용을 종합하여 간단한 RAG 시스템을 구축합니다
학습 내용
- 로컬 문서 업로드
- 간단한 청킹 적용
- 기본 검색 구현
- 결과 확인 및 개선
초급 과정 체크리스트
아래 항목들을 체크하여 학습 진도를 관리하세요. 모든 항목을 완료하면 중급 과정으로 진행할 수 있습니다.