Deep Learning 15
- RAG 챗봇 디버깅 및 성능 최적화- Part.6
- RAG 프롬프트 구성 및 LLM 응답 생성- Part.5
- 벡터 저장소 구축과 리트리버 활용- Part.4
- 문서 처리: Chunking과 Embedding- Part.3
- RAG 환경 설정 및 기본 코드 작성- Part.2
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) 개념 및 구축 과정 개요- Part.1
- LangChain을 활용한 고급 체인 구성 및 최적화 전략
- Runnable 컴포넌트와 체인 확장하기 - 특강5
- LangChain Expression Language(LCEL) 이해하기 - 특강4
- 프롬프트를 활용한 페르소나 챗봇 만들기 - 특강3
- 프롬프트 템플릿 활용하기 (ChatPromptTemplate) - 특강2
- LangChain과 LLM의 기본 개념 - 특강1
- LLM 활용 기법: 프롬프트 트렁케이션, CoT, RAG 개념 정리
- Meta의 Llama-2-7b를 On-Premise 환경에서 실행하기
- OpenAI API 기반 챗봇 구현