KAIST [AI College] 강의노트 및 Generative AI 프로젝트 자료모음입니다.
[Lectures]
- Python 기초
- if 조건문, while 반복문
- 함수, 자료형, 변수, 라이브러리
- 지역 변수, 전역 변수, 리스트, 튜플
- 리스트, 튜플, 문자열, 사전, 집합
- 문자열, 집합, 사전, 모듈, 그래픽 객체
- 사전형, 집합, 텍스트, 이미지, 그래픽
- 텍스트, 이미지, 그래픽, 클래스
- 전체 복습 (4/24 ~ 5/7)
- 실습문제 풀이 (4/24 ~ 5/7)
[Practices]
Data Processing, Data Analysis, Data Visualization
[Settings]
[Vector Database]
- VDB 비교
- Chroma CSV import
- OpenSearch Quickstart
- Weaviate
[Framework]
- LangChain 아키텍처
- [back-end] FastAPI 기반 서비스 아키텍처
- [front-end] Next.js 기반 서비스 아키텍처
[Streaming]
- 추천 Package 목록
- 토큰 스트리밍 기능 구현
[Evaluators]
- [Chain] Ragas
- [Agent] Agent Trajectory
- [Benchmark] LangChain Benchmarks
LLM 기반 QA Chatbot 개발 과정에서 참조한 강의, 연구 논문
[Lectures]
- [Stanford Online] Stanford CS25: V3 I Retrieval Augmented Language Models | (link) | (강의노트)
[Articles]
- [Embedding] Natural Language Processing With Modular PDP Networks and Distributed Lexicon (1991)
- [RAG] Adaptive Semiparametric Language Models (2021)
- [Agent] AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation (2023)
- [LLM] Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models (2023)
- [LLM] An LLM Compiler for Parallel Function Calling (2024)
- [RAG] RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval (2024)