개요

RAG 시스템 구축하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 보완하는 핵심 기술입니다. LLM은 학습 데이터의 시점이 제한되어 있고 특정 도메인 지식이 부족할 수 있지만, RAG는 외부 지식베이스에서 관련 정보를 검색하여 LLM에 제공함으로써 더 정확하고 최신의 답변을 생성할 수 있게 합니다. 벡터 데이터베이스(Pinecone, Chroma 등)와 임베딩 모델을 활용하여 문서를 저장하고, 사용자 질문과 유사한 문서를 검색한 뒤 LLM에 컨텍스트로 전달하는 방식입니다. Python의 LangChain이나 LlamaIndex 같은 프레임워크를 사용하면 쉽게 구현할 수 있으며, 사내 문서 검색, 고객 지원 챗봇, 기술 문서 QA 시스템 등 실무에서 즉시 활용 가능한 기술입니다. 특히 한국어 문서 처리를 위한 임베딩 모델 선택과 청킹 전략이 중요한 포인트입니다.

개요

LLM 프롬프트 엔지니어링 실전에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

배경

LLM(Large Language Model) 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델로부터 최적의 결과를 얻기 위한 핵심 기술입니다. ChatGPT, Claude, GPT-4 등의 LLM이 보편화되면서 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어 ‘어떻게’ 질문하고 지시하느냐가 결과의 품질을 결정합니다. Few-shot learning, Chain-of-Thought, 역할 지정, 구조화된 출력 요청 등 다양한 프롬프트 기법을 실제 코드로 구현하고 비교해볼 수 있습니다. Python의 OpenAI API나 Anthropic API를 활용해 각 기법의 효과를 정량적으로 측정하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴과 결합하여 실무에 바로 적용 가능한 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 특히 한국어 처리 시 발생하는 특수한 문제들과 해결 방법을 다루면 한국 개발자들에게 매우 유용한 콘텐츠가 될 것입니다.

개요

Python 비동기 프로그래밍 기초에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.

참고사항

asyncio 사용 예제

구현 예제

다음은 Python 비동기 프로그래밍 기초의 실제 구현 예제입니다: