Forge: RAG
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LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술, RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 기초 이론부터 프로덕션 시스템 구축까지 체계적으로 학습하는 종합 튜토리얼입니다.
이런 분들을 위해 만들었습니다:
- RAG 시스템의 동작 원리를 기초부터 이해하고 싶은 분
- LangChain, LlamaIndex로 실전 RAG 파이프라인을 구축하고 싶은 개발자
- 벡터 데이터베이스, 하이브리드 검색, 리랭킹 등 검색 최적화를 깊이 있게 파악하고 싶은 분
- 에이전틱 RAG, RAGAS 평가, 프로덕션 배포까지 실무 역량을 키우고 싶은 분
20챕터 97섹션으로 구성된 체계적인 커리큘럼:
Part 1 - RAG 이론 기초 (Ch1~Ch2)
LLM의 한계와 RAG의 필요성, RAG 원본 논문 분석, Naive/Advanced/Modular RAG 아키텍처
Part 2 - 데이터 파이프라인 (Ch3~Ch5)
문서 로딩(PDF, 웹, API), 텍스트 청킹 전략(고정/재귀/시멘틱), 임베딩 모델(OpenAI, Sentence Transformers)
Part 3 - 벡터 데이터베이스 (Ch6~Ch7)
ChromaDB 기초부터 FAISS, Pinecone, Qdrant 비교, 벡터 DB 선택 가이드
Part 4 - RAG 파이프라인 구축 (Ch8~Ch9)
LangChain LCEL로 첫 RAG 앱, LlamaIndex QueryEngine과 ChatEngine, 프레임워크 비교
Part 5 - 검색 최적화 (Ch10~Ch12)
유사도 검색 심화, MMR, 메타데이터 필터링, BM25 하이브리드 검색, Cohere Rerank 리랭킹
Part 6 - 고급 RAG 기법 (Ch13~Ch16)
Multi-Query, HyDE, Step-Back Prompting, RAPTOR 트리 인덱싱, Anthropic Contextual RAG, LangGraph 에이전틱 RAG(Corrective RAG, Self-RAG)
Part 7 - 평가와 프로덕션 (Ch17~Ch20)
RAGAS 프레임워크 평가, RAG 디버깅과 최적화, 멀티모달 RAG, FastAPI 배포와 모니터링
주요 기능:
- 오프라인 학습 지원 — 네트워크 없이도 모든 콘텐츠 열람
- iCloud 동기화 — 즐겨찾기, 읽기 진행률 디바이스 간 동기화
- 구문 강조 코드 블록 — Python 코드를 한눈에 파악
- Mermaid 다이어그램 — 아키텍처와 흐름을 시각적으로 이해
- 다크 모드 완벽 지원
Forge Series는 개발자를 위한 체계적인 학습 앱 시리즈입니다. 각 주제의 핵심 개념부터 실전 프로젝트까지, 현업에서 바로 활용할 수 있는 실용적 커리큘럼을 제공합니다.
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Information
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- Jason Lee
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- 9 MB
- Category
- Education
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Requires iOS 26.0 or later.
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Requires iOS 26.0 or later. - iPad
Requires iPadOS 26.0 or later. - Mac
Requires macOS 26.0 or later. - Apple Vision
Requires visionOS 26.0 or later.
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- Age Rating
4+
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- © 2026: Jason J. Lee