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• RAG #01. RAG 밑바닥부터 웹 채팅까지
  • RAG와 웹 서비스 개발에 관심 있는 분들을 위한 튜토리얼입니다.
  • RAG란?
    • 'Retrieval-Augmented Generation'의 약자로, 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 지식을 결합하여 더 정확하고 신뢰성 있는 응답을 생성하는 기술입니다.
• 선행 지식
  • 튜토리얼을 원활하게 진행하기 위해 필요한 파이썬 지식:
    • 문자열, 리스트 등의 기본 자료형
    • 함수, 클래스, Callable 객체
    • 타입 힌트 문법
    • OpenAI LLM API를 파이썬 코드로 직접 호출해본 경험
• LLM이란?
  • 대규모 텍스트 데이터로 학습된 인공지능 모델
    • 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 보유
    • 질문에 대한 답변, 텍스트 요약, 번역, 코드 작성 등 다양한 작업 수행 가능
• 튜토리얼 구성
  • LLM은 어떤 질문이든 답변을 하려고 노력합니다.
    • LLM의 한계와 실세계 적용 시 고려할 점을 다룸
  • 튜토리얼 실습 준비
    • 실습에 필요한 환경과 도구 설정 방법 안내
  • 비용 계산 함수
    • OpenAI API 사용 시 발생하는 비용 파악 및 관리 방법 설명
  • 대화 시작 시에 한 번에 모든 지식을 제공하기
    • 초기 대화에서 필요한 정보 효과적으로 전달하는 방법 소개
  • 전형적인 RAG
    • RAG의 단계별 구현 방법 상세

GeneratedField는 Django 5.0에 새로 추가된 모델 필드입니다. 예시로 나온 코드를 보면 변을 제곱하여 사각형의 면적을 area 필드로 다루는데요. 다른 필드를 참고하여 미리 연산된(computed) 값을 담은 필드지요. 사용법은 Django답게 간단합니다. 기존 모델 필드처럼 사용하면 되거든요. 한 가지 사소한 난관을 제외하면요. 바로 Expression 이지요.

Django의 View를 비동기로 처리하는 건 sync_to_async 함수와 async_to_sync 함수로 쉽고 간편하게 구현할 수 있습니다. 어떻게 이게 가능한지 살펴보겠습니다.