Vector카지노 게임 추천와 Graph카지노 게임 추천, 그리고 OpenAI와 DeepSeek까지
주말에 가장 따끈한 LLM RAG책이 도착했습니다. 서지영님의 LLM책 중 첫 번째 책인, 지난해 출간된 ‘랭체인으로 LLM기반의 AI서비스 개발하기’는 LLM 일반 총서에 해당된다면 그다음 나온 ‘랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기’가 에이전트 특화 입문서, 금번에 나온 ‘랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG’는 RAG 특화입문서라 할 수 있겠습니다. 아시다시피, 요즘 LLM 시대의 화두 중 하나는 'RAG(검색 증강 생성)'입니다. 하지만, RAG라고 다 같은 RAG는 아닙니다. 이 책은 일반적인 임베딩 기반의 빠른 유사도 검색인 벡터 기반 RAG(VectorRAG)에서 좀 더 심화된 데이터 간 관계를 고려한 구조적 검색인 지식 그래프 기반 RAG(GraphRAG)라는 두 가지 주요 RAG 방식을 비교하고, 직접 실습을 통해 구현해볼 수 있게 구성된 실용적인 입문서입니다.(입문을 할 수 있게끔 이제까지 나온 오픈AI의 모든 제품과 AI 원리도 한 챕터 소개하고 있습니다.)
아울러, 이 책은 개인적으로도 많은 관심사인 딥시크(DeepSeek) 모델을 소개하고 딥시크과 오픈AI의 실습을 비교하고 있습니다.(OpenAI API와 딥씨크 모델을 모두 사용해 Vector카지노 게임 추천를 구현하면서, 두 모델 간 성능 차이를 스스로 체험해볼 수 있게 했습니다.) 실습 부분은 초보자라도 어렵지 않게 랭체인을 활용해 기본적인 카지노 게임 추천 시스템을 구현해볼 수 있게 자동차 데이터, 웹 데이터, PDF 파일, 영화 데이터 등의 예제를 단계별로 따라 하면서 Vector카지노 게임 추천와 Graph카지노 게임 추천를 모두 경험할 수 있도록 설계되어 있습니다. 마지막 파트에는, 코파일럿(Copilot)에서 사용하는 그래프 검색과 비교하면서, Vector카지노 게임 추천와 Graph카지노 게임 추천의 차이를 이해할 수 있도록 한 점도 인상적이라 할 수 있겠습니다. 전반적으로좀 다양하게 RAG방식을 체득하게끔 한 저자의 노력이 엿보이는 책입니다.
한줄 평:카지노 게임 추천 개념부터 실습까지 짧은 시간 안에 쉽게 배우고 싶은 사람에게 훌륭한 길잡이(Vector카지노 게임 추천와 Graph카지노 게임 추천 비교, OpenAI와 DeepSeek의 성능 체험, 기초 예제를 통한 카지노 게임 추천 실습)
