잠시 동안 Graph RAG 시스템을 여행한다고 상상해 보세요. 사용자 입력부터 출력까지 이어지는 과정에서 여러 프로세스를 거치고 다양한 구성 요소를 만나게 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
LangChain을 활용해 외부 데이터 소스를 채팅 모델에 통합하는 방법을 학습합니다. LLM 애플리케이션에 사용할 데이터를 불러오고, 분할하고, 임베딩하고, 저장하고, 검색하는 방법을 익혀 보세요.
Python 파일 불러오기, 의미 기반 분할, MRR 및 자기 쿼리 검색 방법 등 문서 로딩, 분할, 검색을 위한 최신 기법을 학습합니다. 강력한 지표와 프레임워크를 활용해 RAG 아키텍처를 평가하는 방법도 배워 보세요.
그래프 데이터베이스와 그래프 기반 검색이 기존 벡터 기반 저장 및 검색 방식의 한계를 어떻게 극복하는지 알아봅니다.
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