이 강의는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 발전과정을 탐구하며, 검색 기반 생성 모델을 구축하는 데 필수적인 구성 요소와 실용적인 사용 사례를 파악하는 데 중점을 둡니다. 나아가 RAG와 파인 튜닝의 사용 시기를 비교 분석하며, RAG 기술 생태계 전반을 이해합니다. OpenAI API와 llamaindex를 사용한 RAG 파이프라인 구축, Hugging Face 모델의 선택 및 FastAPI를 통한 서빙 방법에 대해서도 학습합니다. 또한, HTML 문서 파싱부터 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장, 그리고 LLM을 활용한 챗봇 개발까지, 실제 응용 프로그램에 RAG를 통합하는 실용적인 방법을 다룹니다. AI의 최전선에서 당신을 기다리는 새로운 가능성을 발견하고, 혁신적인 챗봇 서비스를 실현해보세요.