AI 튜터 RAG 시스템

AI Tutor RAG (검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 시스템 저장소에 오신 것을 환영합니다! 이 저장소는 검색 기반 방법을 통해 AI 모델을 향상시키는 기술에 중점을 둔 RAG 과정(course)을 지원하기 위해 설계된 Jupyter 노트북 모음입니다.

과정 노트북 (Course Notebooks)

모든 과정 노트북은 notebooks 디렉토리에서 찾을 수 있습니다. 이 노트북들은 이론적 배경과 실습 중심의 예시를 모두 제공하며, RAG 모델 구축 및 미세 조정(fine-tuning)의 다양한 측면을 다룹니다.

노트북 실행 방법 (Running the Notebooks)

이 노트북들의 코드를 실행하는 데는 두 가지 옵션이 있습니다:

1. 로컬에서 실행 (Run Locally): 저장소를 클론(clone)하여 로컬 컴퓨터에서 노트북을 실행할 수 있습니다. 이를 위해서는 필요한 종속성(dependencies)이 갖춰진 Python 설치가 되어 있어야 합니다.
2. Google Colab에서 실행 (Run on Google Colab): 각 노트북 상단에는 Google Colab에서 직접 열 수 있는 링크가 포함되어 있어, 로컬 설정 없이 쉽게 실행할 수 있습니다.

이 저장소에 대하여 (About This Repository)

• 대상 독자: AI 및 자연어 처리(natural language processing)에 관심이 있는 학생 및 전문가를 위해 설계되었습니다.
• 다루는 주제: 노트북들은 검색 증강 생성의 기초적이고 고급 개념을 다루며, 다음을 포함합니다:
  • 데이터 검색 기법 (Data retrieval techniques)
  • 검색 시스템과의 모델 통합 (Model integration with retrieval systems)
  • 실제 시나리오에서의 RAG 실질적인 응용 사례 (Practical applications of RAG in real-world scenarios)