현재 RAG 기반 챗봇 구현이나 기타 AI 서비스를 만들어보고 싶은데,
실제로 어느 정도의 머신러닝·딥러닝 지식이 필요한지 감이 잘 오지 않아 질문드립니다.
학부 시절 교양으로 머신러닝/딥러닝 입문 수업을 듣긴 했지만,
솔직히 개념 소개 → 코랩 코드 실행 -> 결과확인 정도라
단어에만 익숙할 뿐, 모델 성능 개선, 튜닝, 파이프라인 구성 같은
실제 개발에 근접한 내용은 거의 배우지 못했습니다.
썻던 책
그러다 보니
개론서만 다시 읽어도 충분한지 ( 이 경우에는 진짜 책에는 개념에만 집중한 구조라 개발에 써먹을 수 있을지 모르곘습니다.. cs지식이 개발에 도움된다는 말과 비슷한듯 ..?)
아니면 실 서비스를 만들면서 필요한 부분을 찾아보는 식으로 접근해야 할지 잘 모르겠습니다.
전 웹/클라우드만 공부했어서
AI 관련 수학이나 기초 지식이 부족해 러닝커브가 너무 커질거 같아서 좀 쓸데없이 멀리 돌아가는게 아닌가 하는 생각이 들기도 합니다.
뭐 파이썬 자체는 그래도 개발을 좀 했으니 크게 문제는 안될거 같고
어쩃든
AI 서비스 개발을 시작하려면
어떤 방향으로 공부를 시작하는 게 가장 효율적일까요?
조언 부탁드립니다!
바쁘신 분들을 위한 3줄 요약
RAG/AI 서비스 개발하려는데 머신러닝·딥러닝 지식을 어느 정도까지 공부해야 할지 궁금함.
개론서만 읽어도 되는지, 서비스 만들면서 배워야 하는지 모르겠음
웹쟁이라 AI 진심 개무서워서 방향성좀 알고 싶음.
language model은 이론적인 지식이 엄청 필요하진 않다고 생각함 특히 RAG는 별로 어렵지 않음 걍 인터넷에서 RAG 만들기 책 하나 사서 따라하면 뚝딱 만들어짐
토이 프로젝트 구축하면서 배워나가는 것도 좋음
아 굳이 굳이 머신러닝 딥러닝 개념 공부를 다시 할 필요는 없을까요 ??
책 읽을 필요 없고, 서비스 만드는게 목적인거면 그냥 구글 검색해서 나온 블로그랑 gpt 기반으로만 해도 됩니다
구현은 어찌 해도 어떤 근거로든간에 성능 개선을 하려면 저는 머신러닝이나 딥러닝 지식이 필요한줄 알았는데 아닌가보네요
@딥삣삐2(211.243) 아 rag 자체를 개선하겠다? 그건 못하니까 시도하지 마
그건 아니고 응답 속도나 데이터 셋 학습 시켰을 때 더 정확도 높은 응답처럼 사용자 편의성 면에서 개선 시키는걸 말하는거였어용
Rag로 챗봇만들기 -> 졸라쉬움. Rag를 엔터프라이즈 수준에서 써먹을만큼 성능개선 -> 불가능에 가까워서 그래프rag니 에이전틱rag니 온톨로지니 똥꺼쇼다하는중
아 생각해보니 내가 여러 사이트에서 챗봇 썻을 때 나름 잘 답변해주는 ( 그래봤자 관련 서비스 리다이렉션 링크 줌 ) 것도 있었고 이건 어떻게 써먹으라는 수준인지 모르겠는 챗봇도 있었는데 가만 생각해보니까 n년차 개발자도 감당이 안되는가보네
rag로 챗봇? 그냥 코덱스에 프롬프트 한줄 딸깍이면 10분만에 만들어주는디
RAG 자체 개선은 요즘 많이 나오고 있는 중. 그래프rag 온톨로지 기반의 스키마 등등