체크리스트와 과제

원본 PDF 끝부분의 체크리스트, 과제, 다음 차시 미리보기를 한 페이지에 모았습니다.

이 차시 체크리스트

출처: 원본 PDF 11쪽 · 쪽 그림 11쪽

□ Ingestion이 무엇이고 왜 필요한지 설명할 수 있다
□ Chunking의 중요성과 Chunk size의 영향을 이해했다
□ Embedding이 텍스트를 벡터로 변환하는 과정을 이해했다
□ Vector Database가 무엇인지 설명할 수 있다
□ Similarity Search의 원리를 이해했다
□ RAG의 10단계 전체 프로세스를 설명할 수 있다
□ 일반 검색과 벡터 검색의 차이점을 설명할 수 있다
□ 다음 차시의 코드 작성을 위해 개념을 충분히 이해했다

다음 차시 미리보기

출처: 원본 PDF 12쪽 · 쪽 그림 12쪽

4차시에서는 "실습 환경 구축"을 합니다. 이제 실제로 손을 움직여야 할 시간입니다!

• Python 설치 — 프로그래밍의 기본
• Virtual Environment 설정 — 프로젝트별 독립적인 환경 만들기
• 필수 라이브러리 설치 — LangChain, FAISS, OpenAI API
• 첫 코드 실행 — "Hello RAG!" 프로그램

5차시부터는 이 환경에서 실제 RAG 시스템을 코딩합니다!

💡 이 차시의 핵심 메시지
RAG는 복잡해 보이지만, 실은 5개의 단순한 단계의 조합입니다.

1️⃣ 문서를 읽기 (Ingestion)

2️⃣ 작은 조각으로 나누기 (Chunking)

3️⃣ 숫자로 변환하기 (Embedding)

4️⃣ 저장하기 (Storage)

5️⃣ 유사한 것 찾기 (Similarity Search)
이 단계들이 체계적으로 이루어지면, 매우 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 완성됩니다!
다음 차시에서 실제로 이를 구현해봅시다! 🚀