LLM과 RAG란 무엇인가

이 글의 목표 — ① LLM이 실제로 무엇인지 ② 왜 우리 회사 문서에 대해서는 답하지 못하는지 ③ RAG가 그 문제를 어떻게 해결하는지를 사전 지식 없이 이해합니다.

문서가 벡터가 되기까지

이 글의 목표 — ① 문서를 왜 조각내야 하는지 ② 어떻게 잘라야 잘 자른 것인지 ③ 글자가 숫자로 바뀌는 과정 ④ 컴퓨터가 "의미가 비슷하다"를 계산으로 판단하는 방법을 이해합니다.

정확하게 찾아내는 방법

이 글의 목표 — ① 수백만 건 중에서 밀리초 안에 찾아내는 원리 ② 의미 검색이 놓치는 것과 그 보완책 ③ 검색 결과를 다시 줄 세우는 리랭킹 ④ 질문 종류에 따라 다른 길로 보내는 방법을 이해합니다.

문서 챗봇 만들기

이 글의 목표 — ① 흩어진 부품을 조립하는 프레임워크 ② 화면과 연결되는 API 서버 만들기 ③ 사내에서 쓸 수 있는 모델 고르기 ④ 챗봇이 지어내지 않게 하는 방법 ⑤ 운영하면서 개선하는 구조를 이해합니다.

Transformer 내부 동작

이 글의 목표 — ① 토큰 번호가 벡터가 되는 구조 ② 단어들이 서로 정보를 주고받는 어텐션의 동작 ③ 여러 관점을 동시에 보는 방법 ④ 같은 단어가 서로 다른 의미로 갈라지는 과정을 이해합니다.