소장자료
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001 | 0100820064▲ | ||
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245 | 1 | 0 | ▼aLLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발 :▼bLLM의 기본부터 모델 학습, 임베딩, 벡터 데이터베이스로 만드는 RAG까지 /▼d허정준 지음▲ |
260 | ▼a안양 :▼b책만,▼c2024▲ | ||
300 | ▼a555 p. :▼b삽화, 도표 ;▼c24 cm▲ | ||
500 | ▼a색인: p. 547-555▲ | ||
500 | ▼aLLM은 "Large Language Model"의 약어임▲ | ||
500 | ▼a그림: 정진호▲ | ||
500 | ▼a감수: 박재호▲ | ||
650 | 8 | ▼a어플리케이션[application]▼0KSH2002029975▲ | |
650 | 8 | ▼a인공 지능[人工知能]▼0KSH1998001227▲ | |
700 | 1 | ▼a정진호▲ | |
700 | 1 | ▼a박재호▲ | |
940 | 0 | ▼a엘엘엠을 활용한 실전 에이아이 애플리케이션 개발▲ | |
940 | 0 | ▼a엘엘엠의 기본부터 모델 학습, 임베딩, 벡터 데이터베이스로 만드는 알에이지까지▲ |

LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발 : LLM의 기본부터 모델 학습, 임베딩, 벡터 데이터베이스로 만드는 RAG까지
소장정보
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문문자발송
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책소개
트랜스포머 아키텍처부터 RAG 개발, 모델 학습, 배포, 최적화, 운영까지
라마인덱스와 LLM을 활용한 AI 애플리케이션 개발의 모든 것
이 책에서는 LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인 애플리케이션을 만드는 방법을 차근차근 설명한다. 여기서 끝나지 않고 실제 운영과정에서 부딪히는 어려움을 해소하는 방법과 멀티 모달과 더불어 에이전트와 같은 고급 주제까지 다룬다.
LLM 시대를 맞이하여 필수적으로 갖춰야 하는 개발 지식을 이론과 실무 양쪽 관점에서 설명하고 있으므로, 새로운 패러다임에 적응하고자 하는 개발자들에게 가뭄의 단비처럼 다가올 것이다.
라마인덱스와 LLM을 활용한 AI 애플리케이션 개발의 모든 것
이 책에서는 LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인 애플리케이션을 만드는 방법을 차근차근 설명한다. 여기서 끝나지 않고 실제 운영과정에서 부딪히는 어려움을 해소하는 방법과 멀티 모달과 더불어 에이전트와 같은 고급 주제까지 다룬다.
LLM 시대를 맞이하여 필수적으로 갖춰야 하는 개발 지식을 이론과 실무 양쪽 관점에서 설명하고 있으므로, 새로운 패러다임에 적응하고자 하는 개발자들에게 가뭄의 단비처럼 다가올 것이다.
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