LLM

[제138회 정보관리기술사 3교시 1번] LLM 기반 지능형 정보검색 시스템 — RAG 품질향상과 환각 완화 전략

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LLM 기반 의미 검색과 키워드 검색 비교, RAG 파이프라인 구성요소·품질향상 방안, RAGAS 평가지표, 환각 발생 원인과 Self-RAG·Grounding 완화 전략을 해설합니다.

[제134회 정보관리기술사 1교시 13번] RAG(Retrieval Augmented Generation) — LLM의 지식 한계를 극복하는 아키텍처

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외부 지식 검색과 LLM 생성을 결합한 RAG의 개념, 동작 원리, 핵심 구성요소, Fine-tuning과의 차이, Advanced·Agentic RAG 발전 방향까지 완전 해설합니다.

[제135회 정보관리기술사 1교시 2번] Multimodal LLM — 텍스트를 넘어 시각·음성까지 이해하는 AI

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이미지·오디오·비디오를 텍스트와 함께 처리하는 Multimodal LLM의 개념, ViT·Cross-modal Alignment 등 핵심 기술, 의료·교육 활용 사례와 한계점을 해설합니다.

LangChain

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1. LangChain 개요 LangChain은 LLM (Large Language Model) 기반 애플리케이션을 더욱 강력하고 유연하게 만들기 위한 프레임워크입니다. OpenAI, Hugging Face 등의 다양한 LLM을 쉽게 연결하고, 체인(Chain) 형태로 구성하여 복잡한 기능을 수행할 … Read more

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

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RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 OpenAI와 같은 LLM (Large Language Model)이 정보를 생성할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieve)하고 이를 기반으로 답변을 생성(Generate)하는 방식의 모델입니다. 즉, 검색 결과를 바탕으로 답변을 생성해주는 AI라 보시면 … Read more