테디노트의 랭체인을 활용한 RAG 비법노트 : 심화편 - RAG 성능을 극대화하는 리랭커, 에이전트, 평가, 배포까지 완전 정복

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이 책의 구성

PART 01 고급 RAG

CHAPTER 01 리랭커로 검색된 문서 순위 조정하기
01 교차 인코더 리랭커
02 Cohere 리랭커
03 Jina 리랭커
04 FlashRank 리랭커

CHAPTER 02 RAG 파이프라인
01 네이버 뉴스 기사 기반 QA 시스템
02 RAPTOR
03 무료 오픈 모델로 구현하는 문서 기반 QA 시스템

CHAPTER 03 사전에 정의된 체인
01 Stuff 요약
02 Map-Reduce 요약
03 Map-Refine 요약
04 Chain of Density(CoD) 요약
05 Clustering-Map-Refine 요약
06 SQL 쿼리 생성기

PART 02 LCEL 고급 문법

CHAPTER 04 LCEL 고급 문법으로 Runnable 활용하기
01 RunnablePassthrough
02 Runnable 구조 검토하기
03 RunnableLambda
04 RunnableBranch와 RunnableLambda를 이용한 라우팅
05 RunnableParallel
06 config로 LLM이나 프롬프트를 동적으로 변경하기
07 @chain 데코레이터로 Runnable 설정하기

PART 03 RAG 평가와 개선

CHAPTER 05 RAGAS로 답변 평가하기
01 합성 테스트 데이터셋 생성하기
02 RAGAS로 평가하기
03 테스트 데이터셋 번역 및 업로드 관리하기

CHAPTER 06 LangSmith API를 활용한 프롬프트 최적화
01 평가용 테스트 데이터셋 구축하기
02 LLM-as-a-judge로 평가하기
03 사용자 정의 평가자 만들기
04 휴리스틱 방식으로 평가하기
05 실험별 비교 분석하기
06 요약 평가자로 전체 수준 평가하기
07 Groundedness 평가자로 할루시네이션 확인하기
08 Pairwise 평가로 실험 비교 분석하기
09 반복 평가하기
10 온라인 LLM 평가자를 활용한 평가 자동화하기
11 RAGAS를 활용해 RAG 평가하기

PART 04 에이전트

CHAPTER 07 도구와 툴킷
01 LangChain에서 제공하는 도구
02 사용자 정의 도구 만들기

CHAPTER 08 에이전트 주요 기능
01 LLM에 도구 바인딩하기
02 에이전트와 AgentExecutor 생성하기
03 에이전트의 중간 단계 스트리밍 출력하기
04 이전 대화 내용을 기억하는 에이전트 만들기
05 다양한 LLM을 활용해 에이전트 생성하기
06 iter() 함수로 단계별 출력하고 확인하기

CHAPTER 09 에이전트 활용
01 Agentic RAG
02 CSV, 엑셀 데이터 분석 에이전트
03 파일 관리 업무 자동화 에이전트
04 보고서 작성 업무 자동화 에이전트
05 CSV 파일 기반 데이터 분석 에이전트

PART 05 서비스 배포

CHAPTER 10 Streamlit을 이용한 서비스 배포 실습
01 배포를 위한 config 설정하기
02 배포를 위한 GitHub와 기타 설정 파일 준비하기
03 배포 및 동작 테스트하기
04 서비스 수정 및 변경 사항 확인하기

CHAPTER 11 LangServe
01 LangServe로 모델을 서빙하기
02 NGROK을 활용해서 모델을 외부에 공개하기

에필로그
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