2차시. 생성형 AI와 RAG의 관계
체크리스트와 과제
원본 PDF 끝부분의 체크리스트, 과제, 다음 차시 미리보기를 한 페이지에 모았습니다.
이 차시 체크리스트
출처: 원본 PDF 6쪽 · 쪽 그림 6쪽
□ LLM이 "다음 글자를 예측하는 기계"임을 이해했다
□ ChatGPT의 강점과 약점을 3가지씩 설명할 수 있다
□ RAG의 3단계 흐름(입력 → 검색 → 생성)을 설명할 수 있다 □ 좋은 프롬프트와 나쁜 프롬프트의 차이를 이해했다
□ ChatGPT에서 프롬프트를 변경해서 결과를 비교해봤다
□ 다음 차시부터 RAG 코딩을 시작할 준비가 되었다
다음 차시 미리보기
3차시에서는 "RAG 기본 구조"를 배웁니다. 이론만 배우는 것이 아니라, 실제로 문서를 처리하는 과정을 단계별로 알아보게 됩니다.
특히 다음 개념들이 등장합니다.
• Ingestion — 문서를 프로그램에 불러오기
• Chunking — 큰 문서를 작은 조각으로 나누기
• Embedding — 텍스트를 숫자(벡터)로 변환하기
4차시부터는 Python 코드로 직접 구현해봅니다!
💪 개념 이해의 중요성
프로그래밍을 배울 때는 이론 이해가 매우 중요합니다. RAG의 3단계 흐름을 명확히 이해하면, 다음부터배울 코드도 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
만약 이 차시의 내용이 완전히 이해되지 않았다면, 다음 차시를 진행하기 전에 한 번 더 복습하기를 권장합니다!
우리는 계속 진행 중입니다! 3차시에서 만나요! 🚀