🔥 

오늘 좋은 내용 공유해 주신 김동규님 감사합니다!! - 강의 특별 20% 할인 쿠폰 제공! 링크: bit.ly/4e1h8zO *쿠폰 코드 : PRDCOM240529_rag *사용 기간 : 5/29(수) ~ 6/12(수) 23:59까지

라이브 인터뷰 잘 보았습니다. 짧지 않은 시간이라 나눠서 봤지만 하나도 빼놓을 내용이 없네요.💯

바쁘다는 핑계로 나눠서보다보니 기간이 좀 많이 지났네요 Rag를 파인튜닝한다는 글을 보고 어떻게하는건지 궁금했는데 reranker파인튜닝 설명들으면서 조금이나마 이해가 갔습니다! 좋은 강의 감사합니다 AUTORAG document보고 잘 따라해보겠습니다

좋은 영상 감사해용ㅎㅎ Timestamp 생성해보았습니다! (AI를 활용해서 생성한 Timestamp라서 오류가 있을 수도 있습니다ㅠ) ⏰ Timestamp 00:00 인트로 및 마이크 테스트 00:44 유튜브 방송 딜레이 안내 00:51 오늘의 주제 소개: AutoRag & 김동균 님 02:26 AutoRag의 장점 소개 03:25 방송 시작 03:43 김동균 님 소개 04:00 AutoRag 개발사: 마커AI 소개 04:34 깃헙 링크 공유 06:11 김동균 님 발표 시작 07:15 좋은 RAG 모델 찾기 08:50 좋은 RAG 모델 찾기의 어려움 10:34 좋은 RAG 모델 찾는 방법 11:19 RAG 모델 실험의 어려움 11:28 질의응답: 한국어에서 BM25 성능 12:18 질의응답: 한국어 임베딩 모델 추천 13:48 질의응답: 한국어 임베딩 모델 성능 15:13 질의응답: 금융 문서와 학칙 혼합 시 처리 방법 17:15 AutoRag 소개 17:42 AutoRag의 특징 19:17 AutoRag 작동 방식 21:12 질의응답: 평가 관련 질문 21:46 질의응답: Context Recall & Precision 의미 22:22 질의응답: 평가 데이터 셋 만드는 방법 24:24 질의응답: Ground Truth 만드는 방법 26:49 질의응답: 좋은 RAG 평가 데이터 만드는 방법 29:15 질의응답: Human-in-the-loop 활용 31:36 질의응답: 한국어 임베딩 모델 성능 & GPT4 활용 32:01 질의응답: GPT4 비용 문제 34:15 질의응답: Multi-hop Question 평가 방법 38:06 질의응답: G-Eval, Rouge, Meteor, BERTScore 40:20 질의응답: 논문 결과와 실제 경험 비교 42:30 질의응답: 한국어에서의 평가 지표 추천 44:50 질의응답: Prompt Engineering & 로짓 활용 47:27 본격적인 AutoRag 홍보 48:34 AutoRag 라이선스: Apache 2.0 & 무료 49:07 AutoRag 지원 모듈 소개 51:02 AutoRag 무료 공개에 대한 감사 인사 51:53 AutoRag 최적화 방법 53:51 AutoRag 최적화 방식 요약 54:13 질의응답: AutoRag 최적화 방식의 한계 56:50 질의응답: Recall & Precision 설명 58:35 질의응답: Precision, Recall, NDCG, MAP, MRR 설명 1:02:49 질의응답: Ground Truth 순서 필요 여부 1:03:19 질의응답: 순서 고려 지표 1:05:41 질의응답: 추천 지표 1:08:06 질의응답: 한국어-영어 혼합 문서 처리 1:10:32 질의응답: 언어 번역 모듈 추가 1:15:00 AutoRag 사용 방법: YAML 파일 설정 1:19:25 AutoRag 실행 방법: CLI 명령어 1:21:19 AutoRag 실행 시간 1:26:00 AutoRag 실행 결과 1:31:17 OpenAI API Key 설정 1:36:35 AutoRag 대시보드 기능 소개 1:43:05 AutoRag Streamlit 실행 1:45:00 AutoRag 무료 공개에 대한 감탄 1:48:11 AutoRag 추가 기능 1:48:33 질의응답: QA 데이터 셋 만드는 과정 1:52:03 질의응답: QA 데이터 셋 만드는 과정 영상 제작 1:53:33 질의응답: 추가 기능 개발 계획 1:56:03 Discord 커뮤니티 공유 1:59:42 질의응답 2:09:36 질의응답: AI 개발자 커리어 전환 2:11:40 질의응답: 한국어 자료 임베딩 검색 성능 높이는 방법 2:18:28 질의응답: 신조어 처리 2:21:22 질의응답: 청크 사이즈와 답변 길이 2:24:54 질의응답: UPR 평가 중 메모리 부족 2:28:19 질의응답: 임베딩 모델 참여 저조 이유 2:32:26 질의응답: 로더 관련 질문 2:35:02 질의응답: 답변 형식 평가 2:36:40 질의응답: 한국어 문서 RAG 최적화 2:38:00 질의응답: LLM 관련 논문 수집 방법 2:40:49 질의응답: RDBMS 데이터 활용 2:45:34 질의응답: 긴 Context 요약 2:46:18 질의응답: Reranker 파인튜닝 2:49:09 질의응답: 벡터 DB 추천 2:51:02 마무리 인사 및 AutoRag 홍보

와 홍보를 가장해 상당한 인사이트를 주는 라이브네요 두 분 리스펙합니다

이 링크를 추천받아 들어왔어요. 김동규님 존경 !!

정말 너무 감사합니다.... 테디님 접하기 이전부터 졸업논문으로 산학협력플젝을 LLM기반 챗봇로 하게되었는데 테디님 채널 접하고 나서 방금 막 완성본까지 오는데 무탈했고, 이번 주에 발표네요ㅠ 너무 감사했습니다. 댓글 안보실 수도 있겠지만 꼭 감사하단 말씀 전해드리고 싶었어요 감사합니다

Optimize each step, one by one

제프리!!!!! 반가워요!!!!!

앗 혹시 쿠폰 재고가 모두 소진되었다고하는데 추가로 더 해주실수는없을까요?