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랭체인으로 RAG 개발하기

VectorRAG & GraphRAG

  • 관심 0
길벗 출판
소장
종이책 정가
29,000원
전자책 정가
20%↓
23,200원
판매가
23,200원
소장
출간 정보
  • 2025.05.26 전자책 출간
  • 2025.05.24 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 지원
파일 정보
  • EPUB
  • 약 18.9만 자
  • 39.1MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791140713738
ECN
-
랭체인으로 RAG 개발하기

작품 정보

VectorRAG와 GraphRAG의 차이와 구현 방법을 기본 예제로 간단히!
OpenAI와 DeepSeek의 개념과 성능 차이를 실습을 통해 직접 확인한다.

VectorRAG와 GraphRAG, 두 RAG는 서로 어떻게 다를까요? 또 각각 어떤 데이터와 시나리오에서 활용하면 좋을까요? 이 책에서는 둘의 개념 및 원리를 비교하며 쉽게 이해할 수 있게 설명합니다. 이론을 핵심 위주로 간단히 살펴보고, 랭체인을 이용해 기본적인 예제를 구현하는 방법도 알아봅니다. GraphRAG를 구현할 때는 Neo4j에 데이터를 생성하고 검색하는 여러 방법에 대해 알아볼 것입니다. VectorRAG를 구현할 때는 오픈AI 모델 뿐만 아니라 딥시크 모델도 함께 알아보고 사용해볼 것입니다. 두 모델이 어느 정도의 성능 차이를 보이는지, 딥시크 모델을 로컬에 내려받아 안전하게 실행하면서 직접 확인해볼 수 있습니다. 이 책을 통해 RAG 및 LLM의 기초를 배우고, 기본적인 구현 방법을 경험해 보세요.

작가

서지영
경력
빅데이터/인공지능 연구
작가 프로필 수정 요청
17년 가까이 IT 업계에 종사 중이며, 지금까지도 퇴근 후에 항상 공부한다. 4~5년 전에는 기술사 공부를 해서 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사를 취득하였으며, 2019년부터는 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하고 있다. 지금까지의 경험과 지식을 공유하고 싶어 집필을 시작했다. 
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  • 모두의 인공지능 기초 수학 (서지영)

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