강의 소개

네 안녕하세요 Langchain을 활용한 RAG 서비스 구축에 대해서 강의를 진행할 윤성재라고 합니다. RAG 서비스는 최근에 AI 산업계에서 굉장히 중요한 프레임워크로 각광을 받고 있죠. 이 강의를 들으시는 분들도 RAG 서비스의 개념에 대해서는 어느 정도 아실 수도 있다고 생각을 하고 있습니다. 그러나 이 RAG 서비스를 실제로 프로덕션 환경에 가져갔을 때 저희가 어떤 식으로 개발을 해야 되고 운영을 해야 되는지에 대한 고민이 조금 있으실 것 같아요. 그래서 이번 강의에서는 RAG 서비스의 개념과 그것을 구축하는 자세한 방법들에 대해서 알아보고 마지막에는 실제로 FastAPI를 통해 웹사이트 구축하는 것까지 한번 연습을 해보도록 하겠습니다. 오늘은 간단하게 강의 소개를 드리고자 하는데요. 강의는 크게 7가지 섹션으로 나누어져 있습니다. RAG의 개념에 대해서 알아보고요, RAG를 구축하기 위해서 필요한 프레임워크 중 하나인 Langchain에 대해서 또 함께 공부를 해보겠습니다. 이렇게 두 가지에 대해서 먼저 습득을 하신 다음에 RAG 시스템을 실제로 구축을 해보고 이 웹사이트 상에 구현하는 방법까지 Streamlit과 FastAPI를 통해서 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 커리큘럼은 다음과 같습니다. 첫 번째로 RAG의 기초와 파이프라인에 대해서 알아볼 텐데요. RAG라는 시스템이 도대체 어떤 식으로 구성이 되어 있기 때문에 환각 현상을 해결할 수 있는 것인지에 대해서 알아볼 거고요. 실제로 이 RAG 시스템을 도입한 서비스가 어떤 것이 있는지 알아보면서 아 이런 서비스들이 이런 로직을 통해서 백단에서 돌아가고 있구나 이런 것들을 이해하는 시간이 될 수 있을 것 같습니다. 두 번째로 랭체인 프레임워크에 대해서 소개를 드릴 수 있을 것 같아요. 랭체인 프레임워크는 RAG 시스템을 구축할 때 가장 많이 사용하시는 프레임워크인데요. 랭체인에 대한 호불호는 조금 갈리기는 합니다만 제가 생각할 때 이 RAG 프레임워크를 구축할 때에 있어서만큼은 랭체인 프레임워크를 활용하는 것이 가장 손쉽고 빠르게 할 수 있다는 점에서 이 부분 함께 공부해보면 좋을 것 같습니다. 세 번째로는 다양한 구성요소들이 있는데요. RAG 구축을 위해서 필요한 구성요소들이 어떤 것이 있는지 실제로 실습을 통해서 알아보도록 하겠습니다. Langchain과 RAG를 다루는 강의들 중에서 잘 다루지 않는 부분일 수도 있는데요. LCEL이라고 해서 Langchain 안에서 새롭게 정의한 하나의 표현 언어입니다. 그래서 이 Langchain을 표현하는 언어 중에 하나인 LCEL이라는 것이 무엇인지에 대해서 알아보고 이 LCEL의 가장 핵심이 되는 개념이 Runnable 관련 개념, Runnable로 시작하는 여러 가지 모듈들이 있는데 그 모듈들에 대해서 함께 알아보고 이러한 것들을 활용해서 RAG 파이프라인 구성하는 것까지 함께 알아보도록 하겠습니다. 5. 고급 RAG 기법. 기본적인 RAG 기법을 나이브 RAG 기법이라고 합니다. 순수하게 RAG 파이프라인만 구축했을 때 나이브하게 RAG를 구축했다고 말하는데, 나이브 RAG 시스템만으로는 실제 프로덕션 환경에서 원하는 품질을 낼 수 없는 경우가 많습니다. 여러 가지 한계점이 존재하는데, 그러한 것들을 해결할 수 있도록 만들어진 다양한 기법들을 알아보도록 하겠습니다. 그리고 여섯 번째, 일곱 번째 섹션에서는 저희 Streamlit과 FastAPI를 통해서 실제로 웹사이트 상에서 챗봇을 구현하는 것까지 한번 연습해 볼 예정이고요. 이 마지막 섹션인 FastAPI에 관련돼서 기존의 HTML, CSS, JavaScript에 대한 기초적인 개념이 있으시면 조금 더 이해가 편하실 것 같습니다. 기존에 모르시던 분들도 이해할 수 있게 처음 공부한다는 생각으로 알아보도록 하겠습니다. 감사합니다.