AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.2
| 담당강사 | 이성용 | 강의구성 | 총 7차시 |
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| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2025년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | RAG(검색 증강 생성) 기술 소개 및 개념 이해 [33:19] | |
| 2 | 인베딩(Embedding) 기술을 통한 의미적 유사성 파악 [32:54] | |
| 3 | 긴 텍스트를 효율적으로 분할하는 스플리팅 기법 [24:16] | |
| 4 | 벡터화된 데이터를 위한 임베딩 모델과 벡터 스토어 [29:56] | |
| 5 | 텍스트 데이터를 벡터 스토어에 저장 및 검색하기 [27:54] | |
| 6 | RAG 시스템의 표준화된 검색(Retriever) 기능 구현 [21:23] | |
| 7 | 모호한 질문을 명확하게 변환하는 쿼리 트랜스포메이션 [29:20] |
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개발사 인증 및 상장
