[Tech Hour] 1화: RAG 성능 최적화의 비밀_ 파싱과 청킹 전략

💡 Tech Hour란?

Tech Hour는 매주 최신 테크 트렌드와 실용적인 기술 강의를 한 시간에 몰아볼 수 있는 콘텐츠입니다. 매 에피소드마다 핵심 기술을 심도 깊게 분석하고, 실용적인 전략과 팁을 제공합니다. RAG 성능 최적화와 같은 고급 기술을 쉽게 이해하고 적용할 수 있는 기회를 제공하는 Tech Hour, 오늘부터 바로 함께해 보세요!

📡 이번 강의에서는 RAG(검색 증강 생성) 모델의 성능을 최적화하는 핵심 전략에 대해 다룹니다. 기술적인 문제 해결의 열쇠가 될 수 있는 파싱과 청킹(Chunking) 기법을 심층적으로 소개하며, 실습을 통해 이들을 어떻게 효과적으로 적용할 수 있는지 알아봅니다.

🔍 RAG 모델 성능 최적화란?

RAG 모델의 성능이 기대만큼 나오지 않을 때, 그 이유는 검색 시스템에서 리트리벌 매트릭을 제대로 이해하지 못한 데 있을 수 있습니다. 프리시전, 리콜, F1 스코어 등의 주요 평가 지표를 제대로 파악하고, 이를 기반으로 검색 모델의 품질을 높이는 방법을 배우게 될 것입니다. 특히, MRR, MAP, NDCG와 같은 고급 매트릭을 활용하여 검색 결과의 질을 개선하는 전략도 다루고 있습니다.

📈 강의 주요 내용

RAG 모델 성능 최적화를 위한 파싱과 청킹 기법
리트리벌 매트릭의 중요성과 평가 지표(프리시전, 리콜, F1 스코어 등)
MRR, MAP, NDCG와 같은 고급 매트릭을 활용한 검색 정확도 향상

이번 강의를 통해 검색 시스템의 정확도와 성능을 높이는 실용적인 해결책을 만나보세요! 강의에서는 실습을 통해 전략을 적용하고, 검색 결과를 더욱 정교하게 다듬는 법도 배우실 수 있습니다.

🔎 더 깊이 학습하고 싶다면?

Tech Hour 1화에서 다룬 RAG 모델의 성능 최적화에 대해 더 깊이 있는 학습을 원한다면, 패스트캠퍼스의 <RAG 평가와 개선의 모든 것: 데이터셋 제작부터 agent 평가까지> 강의를 추천합니다. 이 강의는 RAG 모델에 대한 고급 개념과 실제 평가 기법을 폭넓게 다루며, RAG 성능을 평가하고 개선하는 방법을 심도 있게 배울 수 있는 기회를 제공합니다.

패스트캠퍼스 강의를 통해, RAG 평가 방법과 개선 전략을 실제 데이터셋을 활용한 실습을 통해 확실하게 마스터할 수 있습니다. 모델 최적화에 관한 더욱 구체적이고 실전적인 지식이 필요하다면, 이 강의는 필수적인 선택이 될 것입니다.

📌 테크아워 1화 영상 바로보기