May 2026
Intermediate
378 pages
5h 49m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
기업들이 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 경쟁하면서 중요한 과제가 등장했습니다: 이러한 도구를 실시간 외부 데이터에 어떻게 연결하여 실제 문제를 해결할 수 있을까요? 검색 증강 생성(RAG)이 바로 그 해답입니다. LLM과 정보 검색을 결합하여 지능형 챗봇부터 자율적인 작업 해결 에이전트까지 모든 것을 구축할 수 있도록 지원하는 RAG.
70가지가 넘는 실용적인 레시피로 가득한 이 Go 가이드는 체계적인 실습 학습을 통해 다양한 GenAI 애플리케이션을 다룹니다. 저자 Dominik Polzer는 고유한 사용 사례에 맞게 RAG 시스템을 설계, 구현 및 최적화하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 간단한 데이터 검색 작업을 하든 최첨단 자율 에이전트를 설계하든 이 쿡북은 시대를 앞서가는 데 도움이 될 것입니다.
- 임베딩, 검색 및 생성 기술을 포함한 핵심 RAG 구성 요소 알아보기
- 시맨틱 인식 청킹 및 다중 쿼리 프롬프트와 같은 고급 워크플로우에 대한 이해
- 특정 데이터 문제에 대한 챗봇 및 자율 에이전트와 같은 맞춤형 솔루션 구축
- 정확성, 관련성, 성능을 위해 시스템을 지속적으로 평가하고 최적화하세요.
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