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LLM

[LLM][RAG]RAG study

by Chandler.j 2024. 6. 28.
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1. Langchain

- RAG from scratch


- Youtube:

https://www.youtube.com/watch?v=wd7TZ4w1mSw&list=PLfaIDFEXuae2LXbO1_PKyVJiQ23ZztA0x&pp=iAQB

https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8


- GutHub: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch

 

GitHub - langchain-ai/rag-from-scratch

Contribute to langchain-ai/rag-from-scratch development by creating an account on GitHub.

github.com

 

아주 깔끔함 최신 트랜드 반영되어 있음. 한번 쭉 들으면 복습됨


2. Pytorch community


- LINK

https://discuss.pytorch.kr/t/rag-1-2/3135

 

대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 1/2편

PyTorchKR​🔥🇰🇷 🤔💬 12/18~24의 주요 ML 논문에 소개된 RAG 기술에 대한 서베이 논문을 정리해보았습니다. LLM의 활용이 늘어나며, RAG에 대한 연구들 또한 계속되고 있습니다. 1부에서는 RAG 기술

discuss.pytorch.kr

https://discuss.pytorch.kr/t/rag-2-2/3160

 

대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 2/2편

PyTorchKR​🔥🇰🇷 🤔💬 12/18~24의 주요 ML 논문에 소개된 RAG 기술에 대한 서베이 논문을 정리해보았습니다. LLM의 활용이 늘어나며, RAG에 대한 연구들 또한 계속되고 있습니다. 1부에서는 RAG 기술

discuss.pytorch.kr


3. 최신 느끼는점

RAG → 단순 부분적으로 적용하는 기술이 아닌

인공지능 모델 개발의 Life cycle처럼 더 큰 한 주기로 발전


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