※ 참석자는 반드시 노트북 PC 지참

인공지능 분야의 최전선에서, 우리는 지속적으로 언어 모델의 경계를 넓히고 있습니다. 이번 워크샵은 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 다루면서, 이들을 통해 얻을 수 있는 강력한 기능 중 하나인 검색 강화 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)에 초점을 맞추고자 합니다.

RAG는 기존의 언어 모델에 검색 기능을 통합하여 보다 정확하고 풍부한 정보를 제공하고, 생성된 텍스트의 품질을 현저히 향상시키는 과정을 배울 수 있습니다.

### 워크샵의 목표
참가자들에게 RAG 모델의 기본 원리를 소개하고, 실제로 대규모 언어 모델을 구축하면서 이 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 실습을 통해 함께 진행해 봅니다. 참가자들은 개별 LLM을 활용하여 직접 RAG 시스템을 구현해 보고, 다양한 챌린지를 해결하며 그 효과를 체험할 수 있습니다.

### 워크샵에서 기대할 수 있는 것
- 이론 세션: RAG와 LLM에 대한 깊이 있는 이론적 배경과 기술적 설명. - 실습 세션: 참가자들은 주어진 데이터 세트와 도구를 사용하여 자신만의 RAG 모델을 구축해 볼 기회를 갖게 됩니다. - 케이스 스터디: 성공적인 RAG 적용 사례를 분석하고, 이를 자신의 프로젝트에 어떻게 응용할 수 있는지 학습합니다. - Q&A 세션: 분야의 전문가들과 직접 소통하며 궁금한 점을 해소할 수 있는 기회.

### 참가자를 위한 준비 사항
기본적인 파이썬 언어 이해가 필요합니다. 개인 노트북도 지참해 주시기 바랍니다.

본 워크숍을 통해 최신 AI 기술을 손에 넣고, 환각(Hallucination) 현상을 피해 자신만의 언어 모델을 더욱 강력하고 지능적으로 확장하는 방법을 배울 수 있을 것입니다. 미래의 언어 기술을 선도해 나가실 준비가 되셨나요? 함께 배우고, 함께 성장하는 이번 기회를 놓치지 마세요.