RAG 및 Agentic AI 캡스톤 프로젝트

조직들이 인공지능 도입을 서두름에 따라, 신뢰할 수 있고 문맥을 이해하는 AI 시스템을 구축하는 능력은 오늘날 기술 분야에서 가장 수요가 높은 기술 중 하나입니다. 이 텍스트 기반 과정은 처음부터 강력한 검색증강생성(RAG) 및 Agentic AI 시스템을 설계하는 과정을 안내합니다. 이 종합 가이드를 통해 여러분은 기본적 생성형 AI에 대한 이해에서 벗어나 벡터 데이터베이스, 임베딩, 자율 의사결정 에이전트를 연결하는 복잡한 워크플로우를 구조화하는 단계로 나아가게 됩니다. 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션을 기획, 구축, 평가하는 데 필요한 실무 지식을 얻게 될 것입니다. 학습 내용: - RAG, 벡터 임베딩, 자율 에이전트 아키텍처의 핵심 용어를 이해합니다. - 검색 파이프라인에 입력할 JSON을 사용하여 구조화된 데이터셋을 생성하고 관리합니다. - 멀티모달 검색 기능을 지원하기 위해 텍스트 및 이미지 임베딩을 생성합니다. - 검색 로직을 구성하고 최신 벡터 데이터베이스에 시스템을 연결합니다. - LLM이 스스로 의사결정을 내리고 도구를 동적으로 호출하는 에이전틱 워크플로우를 설계합니다. - 최신 RAG 평가 방법론을 사용하여 시스템의 성능을 평가합니다. 본 과정은 필수 정의와 기초적인 AI 개념으로 시작하여 데이터셋 준비, 임베딩 생성, 에이전트 통합 과정을 단계별로 안내합니다. 상세한 서면 설명, 개념 분석, 명확한 코드 스니펫을 통해 학습하게 됩니다. 이 과정은 복잡한 선수 조건 없이 고급 AI 시스템 구축에 대한 체계적이고 초보자 친화적인 입문을 원하는 예비 AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 애호가를 위해 설계되었습니다. 지금 읽기를 시작하고 지능형 에이전트 시스템을 단계별로 구축하는 방법을 배워보세요.