최신 AI 프레임워크의 공식 문서 URL을 입력으로 받아 웹 크롤링, 벡터 데이터베이스 저장, 그리고 LLM 연동을 거쳐 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축합니다. 사용자가 질문하면 기술 문서의 근거를 바탕으로 각 프레임워크의 차이점을 분석하여 출처와 함께 제공하는 3개의 Python 스크립트 기반 RAG 시스템을 만듭니다.

이런 걸 배워요

• 웹 크롤링으로 최신 기술 문서를 수집할 수 있습니다.
• 수집한 문서를 벡터 데이터베이스에 저장(임베딩)할 수 있습니다.
• RAG 파이프라인을 구축하여 질문에 대한 근거 기반 답변을 생성할 수 있습니다.
• LangChain, FAISS 등 RAG 핵심 라이브러리 사용법을 익힙니다.

어떻게 진행해요

AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요