RAG 가이드 배우기

RAGFlow

AI GitHub 저장소

#30

고급 RAG와 에이전트 기능을 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 강력한 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다. AI 애플리케이션을 향상시키고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.RAGFlow는 고급 RAG와 에이전트 기능을 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 강력한 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다. AI 애플리케이션을 향상시키고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

Ragas LLM 평가 도구

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LLM 애플리케이션 평가를 향상시키기 위해 설계된 도구입니다. 개발자에게 애플리케이션을 기여하고 개선할 수 있는 플랫폼을 제공하여 AI 개발에서의 협업과 혁신을 촉진합니다.Ragas는 LLM 애플리케이션 평가를 향상시키기 위해 설계된 도구입니다. 개발자에게 애플리케이션을 기여하고 개선할 수 있는 플랫폼을 제공하여 AI 개발에서의 협업과 혁신을 촉진합니다.

AI 학습 저장소

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현대 AI에 대한 구조화된 실습 여정으로, 실용적인 프로젝트에 중점을 둡니다. 대형 언어 모델, 검색 증강 생성, 자율 AI 에이전트 및 생성 AI를 다루며, 실제 시스템을 구축하여 학습하는 것을 목표로 합니다.AI 학습은 현대 AI에 대한 구조화된 실습 여정으로, 실용적인 프로젝트에 중점을 둡니다. 대형 언어 모델, 검색 증강 생성, 자율 AI 에이전트 및 생성 AI를 다루며, 실제 시스템을 구축하여 학습하는 것을 목표로 합니다.

DeepLearning.AI 검색 증강 생성 과정

AI 학습

#79

RAG 애플리케이션 개발을 위한 실용적인 지식을 제공합니다. 아키텍처, 배포 및 평가를 배우고 관련 데이터를 통해 대형 언어 모델을 향상시키는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하세요.DeepLearning.AI 검색 증강 생성 과정은 RAG 애플리케이션 개발을 위한 실용적인 지식을 제공합니다. 아키텍처, 배포 및 평가를 배우고 관련 데이터를 통해 대형 언어 모델을 향상시키는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하세요.

OpenAI Cookbook

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OpenAI API 사용을 위한 예제와 가이드를 제공합니다. 이는 개발자들이 프로젝트에서 OpenAI의 기능을 효과적으로 구현하고 활용하는 방법을 배우기 위한 자원입니다.OpenAI Cookbook는 OpenAI API 사용을 위한 예제와 가이드를 제공합니다. 이는 개발자들이 프로젝트에서 OpenAI의 기능을 효과적으로 구현하고 활용하는 방법을 배우기 위한 자원입니다.

Udemy의 AI 엔지니어 부트캠프 2026은 여러분이 취업 준비가 된 AI 엔지니어가 되도록 준비시킵니다. LLM 애플리케이션, RAG 파이프라인, AI 에이전트 및 벡터 데이터베이스 검색을 구축하고 실제 AI 시스템을 배포하는 방법을 배웁니다.

LlamaIndex를 활용한 에이전틱 RAG 구축

AI 학습

LlamaIndex를 사용하여 지능적인 데이터 탐색 및 분석을 위한 자율 에이전트를 구축하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 문서 Q&A 및 요약을 위한 에이전틱 RAG 시스템을 가르치며, 에이전트 추론 및 디버깅 기술을 향상시킵니다.