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챌린지 2

LLM & RAG 실전 챌린지 회고

이번 스터디를 통해 LLM과 RAG의 구조와 활용법을 직접 실습하며 감을 잡을 수 있었습니다. 단순히 이론에 머무르지 않고, 데이터 분할과 검색 전략을 적용하고 MCP까지 활용해 날씨 에이전트를 구현하며 실제 서비스로 확장될 수 있는 가능성을 확인했습니다. 또한 교재의 내용을 바탕으로 아이디어를 접목한다면, 단순 학습을 넘어 새로운 서비스를 기획하고 개발할 수 있겠다는 가능성도 얻을 수 있었습니다. 전체 과정을 기록하면서 시행착오와 배움이 정리되었고, 이는 앞으로 도메인 특화 RAG 시스템을 개발하는 데 중요한 밑거름이 될 것입니다. 👉 한마디로 요약하자면, LLM과 RAG, 그리고 MCP까지 경험하며 실전 감각과 새로운 서비스 아이디어를 함께 얻은 뜻깊은 여정이었습니다.

프로그래밍/LLM 2025.09.08

[Day 0] LLM & RAG 실전 챌린지 - 준비

1. 책준비https://wikibook.co.kr/llm-rag/ LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션: 에이전트, 펑션콜링, Text-to-SQL, MCP까지 라마인덱스 실무 가검색 증강 생성(RAG), 펑션 콜링, 에이전트, 벡터 스토어, 그리고 최신 프레임워크 MCP까지! 이 책은 빠르게 진화하는 AI 기술 트렌드를 단순히 따라가는 데 그치지 않고 실제 구현과 통합에 필요한wikibook.co.kr 2. 네이버 위키북스 스터디 카페https://cafe.naver.com/wikibookstudy 위키, 북스터디 :: 위키북스 스터디 : 네이버 카페[IT/개발스터디] 파이썬/C언어/자바/웹,앱개발/스터디/도커/머신러닝/독학cafe.naver.com 3. 위키북스 깃허브 - llama-..

프로그래밍/LLM 2025.09.07
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