안녕하세요! 이번 영상에서는 LlamaIndex를 활용한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 애플리케이션 구축에 대해 알아보겠습니다.

최근 LlamaIndex KR 커뮤니티에서 LlamaIndex 본사의 지원을 받아 무료 세미나를 진행했는데요, 이 세미나에서는 LlamaIndex의 Developer Advocate Engineer인 Ravi Theja 님이 발표를 해주셨습니다.

영상에서는 우선 RAG가 필요한 이유와 LlamaIndex의 필요성에 대해 설명합니다. 그리고 RAG의 주요 컴포넌트와 활용 사례로 QA, 요약, 문서 비교, 재귀적 검색, 데이터 에이전트 등을 소개합니다.

LLM(Large Language Model)은 방대한 양의 공개 데이터로 학습된 훌륭한 기술이지만, 개인 및 기업 수준의 비공개 데이터를 활용하기에는 어려움이 있습니다. 이를 해결하기 위해 RAG가 도움이 될 수 있는데요, 문서를 인덱싱하고 사용자 쿼리에 따라 관련 컨텍스트를 검색한 후 LLM과 결합하여 답변을 생성하는 과정을 거칩니다.

LlamaIndex는 이러한 RAG 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크로, 다양한 데이터 소스와 LLM을 연결하는 중앙 계층 역할을 합니다. 데이터 로더, 인덱싱, 검색, 프롬프팅, 합성 등의 단계를 거쳐 최종 응답을 생성할 수 있습니다.

이어서 영상에서는 LlamaIndex의 각 컴포넌트를 자세히 설명하고, QA와 요약 사용 사례를 코드와 함께 소개합니다. 또한 Router QueryEngine과 SubQuestion QueryEngine을 활용해 보다 복잡한 쿼리에 대응하는 방법, 그리고 텍스트와 테이블이 혼합된 문서를 다루는 방안에 대해서도 다룹니다.

마지막으로 데이터 에이전트에 대해 설명하며, RAG가 다양한 도구 중 하나로 활용될 수 있음을 보여줍니다. 또한 대량의 문서를 다루기 위한 다중 문서 에이전트 개념도 소개합니다.

이 영상을 통해 LlamaIndex와 RAG에 대한 이해도를 높이고, 실제 애플리케이션 구축에 도움이 되는 정보를 얻으실 수 있을 것입니다. 시청해 주셔서 감사합니다!

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