Nakagawa ako ng pribadong assistant na sumasagot base sa sarili kong mga text file, medyo mahirap lang yung setup pero sulit.
이 과정 소개
민감한 정보를 외부 서버로 보내지 않고 대규모 언어 모델을 자체 개인 데이터와 함께 사용하는 방법을 찾고 계신가요? 로컬 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하는 것은 문서를 안전하고 검색 가능한 지식 기반으로 전환하는 완벽한 솔루션입니다. 이 과정은 개인 또는 비즈니스 텍스트 파일을 AI 모델에 연결하는 과정을 안내합니다. 데이터를 처리하고, 효율적으로 저장하고, AI가 문서 기반의 정확한 답변을 제공할 수 있도록 올바른 컨텍스트를 검색하는 방법을 이해하게 될 것입니다.
배울 내용:
- 검색 증강 생성의 핵심 개념과 AI 환각을 줄이는 이유를 이해합니다.
- 최신 임베딩 모델을 위해 텍스트 문서를 처리하고 분할합니다.
- 문서 임베딩을 저장하고 효율적으로 검색할 기본 벡터 데이터베이스를 구축합니다.
- 사용자 쿼리에 가장 관련성 높은 정보를 가져오는 검색 파이프라인을 만듭니다.
- 검색된 데이터를 언어 모델에 맞게 형식화하기 위한 기본 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용합니다.
- 개인 데이터를 외부 API로부터 안전하게 보호하는 안전한 로컬 워크플로를 설계합니다.
커리큘럼은 필수 AI 용어 및 기본 RAG 개념으로 시작하여 실습, 서면 연습으로 넘어갑니다. 원시 문서에서 최종 AI 생성 답변까지 데이터가 어떻게 흐르는지 정확히 보여주는 단계별 코드 스니펫과 아키텍처 패턴을 읽게 됩니다. 이 과정은 로컬 AI 배포를 탐색하려는 초보자, IT 전문가 및 연구원을 대상으로 하며, 사전 기계 학습 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 자신만의 개인 문서 도우미를 구축하세요.
받게 되는 것
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📜
수료증
LinkedIn 프로필에 추가 -
🎧
오디오 버전 포함
화면 없이 어디서나 학습 -
♾️
평생 이용
언제든 다시 보세요, 만료 없음 -
📱
휴대폰 또는 컴퓨터
어디서든 모든 기기에서 -
💸
14일 환불
이유 묻지 않음 -
⚡
짧고 핵심적
52분의 실용 학습
리뷰 (3)
Running retrieval-augmented generation locally so my notes never leave my machine was exactly what I wanted. The walkthrough on chunking documents and feeding them to the model made the whole RAG idea finally click for me. Now I can ask questions across years of my own text files and get real answers.
내 문서들로 답해 주는 비공개 AI 비서를 직접 만들 수 있었어요, 다만 설치 부분이 조금 더 친절했으면 합니다.
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자주 묻는 질문
이 과정을 듣는 데 무엇이 필요한가요? +
인터넷이 되는 휴대폰이나 컴퓨터만 있으면 됩니다. 설치나 특별한 장비는 필요 없습니다.
결제는 어떻게 하나요? +
Stripe를 통한 카드로. 카드 정보는 저장하지 않으며 Stripe가 안전하게 처리합니다.
환불받을 수 있나요? +
네 — 14일 이내 전액 환불, 이유를 묻지 않습니다.
얼마나 오래 이용할 수 있나요? +
평생. 구매하면 과정은 당신의 것이며 언제든 다시 볼 수 있습니다.
수료증을 받을 수 있나요? +
네. 수료 시 LinkedIn 프로필에 추가할 수 있는 수료증을 받습니다.
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