중국 AI 경제 딥시크 Deepseek, 엔비디아 TSMC 주식 폭락 미국 흔들까 > 공지사항

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요즘 deepseek 많은 곳에서 챗GPT와 같은 LLM AI 모델을 서비스에 도입하려는 움직임이 활발하더라고요. 우리 회사도 일부 서비스에 AI를 적용하는 방안을 검토 중이라 개발자로서 관련 기술들을 하나씩 공부해보고 있답니다.​그런데 막상 챗GPT 같은 모델을 우리 회사 서비스나 제품에 활용하려고 보니 당연한 이야기지만 우리 회사 서비스에 대한 정보가 전혀 학습되어 있지 않기 때문에 어떻게 하면 AI가 우리 서비스나 제품에 대한 답변을 생성하도록 할 수 deepseek 있을까 생각하던 중, ‘RAG’라는 개념을 알게 되었고요, 지인의 추천으로 『랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG &ampGraphRAG』라는 책을 읽어보게 되었는데 생각보다 훨씬 실무에 도움이 많이 되어서 이렇게 블로그에 정리해 보려 한답니다.​1장. VectorRAG &ampGraphRAG 개념 이해하기RAG가 무엇인지부터 시작해서, VectorRAG와 GraphRAG의 개념을 차근차근 짚어보았어요. 처음 접하는 분들도 이해하기 쉽도록 설명해 주어서 좋았답니다.​2장. OpenAI 개념과 원리 이해하기OpenAI가 어떤 곳인지, 그리고 GPT, DALL-E, Whisper, Sora 등 deepseek 다양한 기술들이 어떻게 동작하는지 간략하게 살펴보았어요. 특히 임베딩에 대한 개념 정리가 도움이 되었어요.​3장. DeepSeek 개념과 원리 이해하기요즘 주목받고 있는 DeepSeek라는 모델에 대해 알아보았어요. 왜 등장하게 되었는지, 또 사용할 때 어떤 점들을 고려해야 하는지도 함께 소개되어 있답니다. 그 중에서도 DeepSeek가 챗GPT에 비해 왜 그리 저렴했는지 궁금했는데 그러한 부분들도 잘 이해할 수 있었어요.​4장. 실습환경 준비하기실습을 위한 기본 환경 설정 방법을 안내해 deepseek 줘요. 아나콘다 설치부터 시작해서 API 키 설정, 그리고 GraphRAG을 위한 Neo4j 설치까지 따라 하기 쉽게 잘 정리되어 있었어요. 저는 전에 아나콘다 설치해 두었기 때문에 이번에는 Neo4j만 설치했습니다.​5장. OpenAI를 활용한 VectorRAG 실습OpenAI 기반으로 VectorRAG을 구현해보는 실습이에요. 자동차 데이터, 웹, PDF 문서 등 다양한 소스를 검색해 보는 과정이 재미있었는데요, 특히 RAG라는 것의 개념을 확실히 이해할 수 있었어요. 결국 외부의 데이터 중에 deepseek 사용자의 질문에 유사한 부분을 검색하고 이것을 다시 사용자 질문과 적당히 프롬프트로 만들면 결국 OpenAI가 학습하지 않았던 내용들에 대해서도 답변을 생성할 수 있더라고요.​6장. DeepSeek을 활용한 VectorRAG 실습이번에는 DeepSeek 모델을 활용해서 VectorRAG을 구현해 보았어요. OpenAI 챗GPT와 비교하면서 실습해보니 결국 동일한 개념이 모두 통용되더라고요.​7장. GraphRAG 실습GraphRAG을 직접 구현하면서 추구 데이터와 영화 데이터를 검색해보는 실습을 했어요. VectorRAG에 비해 조금 이해하기는 어려웠는데 개념은 충분히 deepseek 이해할 수 있었습니다. 다만 VevtorRAG와 GraphRAG를 어떻게 조화롭게 섞어서 구현할 수 있을지는 조금 더 공부를 해야겠다는 생각을 했습니다.​8장. Copilot과 GraphRAG 비교 및 RAG의 사회적 영향마지막으로 Copilot과 GraphRAG을 비교해 보고, RAG 기술이 사회에 어떤 영향을 줄 수 있을지에 대해 생각해보게 되었어요. 단순한 기술서가 아니라 시야를 넓혀주는 내용이었다고 생각합니다.​​책을 다 읽고 나니 RAG에 대해 막연하게만 알고 있었던 개념들이 훨씬 또렷하게 정리되는 deepseek 느낌이었어요.LangChain을 처음 접하는 분들도 단계별 실습을 따라 하면서 자연스럽게 개념을 익힐 수 있도록 구성되어 있어서 어렵게 느껴지지 않을 것 같네요.​이 책은 이런 분들께 특히 추천드리고 싶어요:​챗GPT 같은 LLM을 실제 서비스에 적용해보고 싶은 개발자 분들RAG 개념이 궁금하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 분들LangChain, Neo4j, Vector DB 등 최신 AI 기술 흐름을 빠르게 따라잡고 싶은 분들단순한 이론서가 아닌, 실습 중심으로 배우고 싶은 deepseek 분들​실습 중심의 구성 덕분에 책 한 권으로 VectorRAG과 GraphRAG의 차이부터 활용법까지 넓고 깊게 배울 수 있었던 시간이었어요. 생성형 AI 응용 기술에 관심 있는 분들께 추천드리고요, 관심있는 분들을 위해 링크 남겨 놓을게요.​VectorRAG와 GraphRAG의 차이와 구현 방법을 기본 예제로 간단히!OpenAI와 DeepSeek의 개념과 성능 차이를 실습을 통해 직접 확인한다. VectorRAG와 GraphRAG, 두 RAG는 서로 어떻게 다를까? 또 각각 어떤 데이터와 시나리오...gilbut.co#챗지피티 #LLM deepseek #AI프로그램