이 강의에서는 Retrieval-Augmented Generation, 즉 RAG를 위해 파일과 데이터를 최적화하는 방법을 배웁니다.

강의가 끝나면, 맞춤형 지식 소스를 사용할 때 LLM이 생성하는 응답의 품질을 높일 수 있는 실질적인 단계들을 익히게 됩니다.

RAG는 검색과 생성이라는 두 가지 강력한 개념을 결합합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 제품 카탈로그나 정책 목록과 같은 방대한 데이터 소스에서 정확한 정보를 찾아내고, 언어 모델을 활용해 자연스럽고 유익한 답변을 생성할 수 있습니다. 즉, 단순히 답을 제시하는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 소스에서 정확한 답변을 빠르고 정확하게 제공하는 에이전트를 만들 수 있습니다.

하지만 중요한 점은, 에이전트의 답변 품질이 입력되는 데이터의 품질과 구조에 크게 좌우된다는 것입니다. 데이터가 지저분하거나 중복되거나 구조화되어 있지 않으면, 에이전트의 답변도 그 영향을 받게 됩니다. 이때 데이터 전처리가 매우 중요해집니다. 데이터를 꼼꼼하게 준비하면, 고품질이면서 의미 있고 정확한 답변을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

이 시리즈에서는 RAG에 맞게 파일과 데이터를 준비하는 데 필요한 모든 내용을 안내합니다. 다루는 내용은 다음과 같습니다:

• 문서를 명확하게 구조화하는 방법,
• 텍스트를 정리하고 단순화하는 모범 사례,
• 더 풍부한 맥락을 위한 메타데이터와 요약 추가,
• 이미지나 표와 같은 비텍스트 데이터 최적화,
• 데이터 검증 및 유지 관리.

각 영상에서는 이러한 단계들을 예시와 함께 자세히 설명하며, 여러분이 AI 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실질적인 인사이트를 제공합니다. 이 시리즈가 끝나면, 어떤 데이터셋이든 RAG에 맞게 변환하고 AI 에이전트의 성능을 최적화할 수 있는 도구를 갖추게 됩니다.