이제 arXiv 논문을 기반으로 한 RAG 시스템 튜토리얼을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다! 이 튜토리얼은 데이터 수집부터 모델 배포까지 모든 단계를 다루는 RAG 시스템 구축에 대한 완전한 가이드를 제공하여 개발자가 신속하게 시작하고 자체 RAG 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. 튜토리얼에서는 비정형 라이브러리를 사용하여 PDF 문서를 처리하는 방법, ChromaDB를 사용하여 벡터 데이터베이스를 생성하는 방법, LangChain 프레임워크를 통합하여 효율적인 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 모든 단계는 명확하고 이해하기 쉬우며, 쉽게 학습하고 연습할 수 있는 코드 예제가 포함되어 있습니다. 지금 튜토리얼 링크를 방문하여 RAG 시스템 구축 여정을 시작하세요!
RAG 시스템 튜토리얼이 출시되었습니다! 이 시스템은 arXiv 논문을 맥락적 소스로 기반으로 하며, 답변을 생성할 때 사용되는 소스 논문에 대한 링크를 제공합니다. 튜토리얼 링크: https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3. 튜토리얼에서는 종이 텍스트 획득, Unstructured를 사용하여 PDF 문서 전처리 및 청크, ChromaDB 검색기 생성, RAG 및 LangChain 설정, 응답 링크 기능 정의 등 RAG 시스템을 구현하는 프로세스를 자세히 보여줍니다.
이 튜토리얼이 RAG 시스템을 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이 튜토리얼을 공부하면 arXiv 논문을 기반으로 강력한 질문 답변 시스템을 구축하고 답변의 출처를 쉽게 추적할 수 있습니다. 와서 자신만의 RAG 시스템 구축을 배우고 경험해보세요!