LLM 관련 유용한 사이트 _ LlamaIndex(llm tutorial from Scratch), 테디노트(RAG, langchain)

요즘 정~~~말 핫한 LLM에 관심은 많은데,

직접 구현을 하지 않다보니 손에 잘 익지 않는 것 같습니다.

정말 감사하게도

LlamaIndex 사이트에 이미

친절하게 Low Level 가이드를 많이 수록해 뒀더라구요.

저도 두고두고 하나씩 해보기 위해 링크를 같이 업로드 해둡니다.

(작업하다 어려웠던 점이 생기면 또 포스팅해볼께요)

Building a (Very Simple) Vector Store from Scratch - LlamaIndex

docs.llamaindex.ai

추가로,

LLM에 대한 개념을 익히기에는

유튜브 크리에이터 테디노트님이 영상을 많이 올려두셨더라구요.

패스트캠퍼스에 유료강의도 있던데,

정말 탐나지만...아직 볼 것도 많고 지갑이 비어서..

기회가 되면 나중에 들어보려구요ㅎㅎ

혹시 듣고싶으신 분들을 위해 아래 링크 올려둡니다.

테디노트의 RAG 비법노트 : 랭체인을 활용한 GPT부터 로컬 모델까지의 RAG 가이드 | 패스트캠퍼스

2만 구독자의 설문을 기반으로 만든 "테디노트의 RAG 비법노트" RAG의 기초부터 심화까지 체계적으로 마스터할 수 있는 40시간 분량의 로드맵을 확인하세요. 수강생 전용 테디노트의 RAG 커뮤니티 +

fastcampus.co.kr

전 유튜브를 통해 필요한 영상부터

차근차근 계획세워서 들어봐야겠습니다.

유튜브 링크는 아래에 올려둘께요~

※ 테디노트 LangChain, RAG 관련 자료

LangChain 튜토리얼

#langchain #튜토리얼 모음입니다.

www.youtube.com

추가로 요즘은 데이터 엔지니어링에 관심이 많습니다.

직접 local에 MSA를 구현해보고 싶은데,

CS나 네트워크 지식도 부족하고,

도커도 아직 익숙치 않네요...

다양한 케이스를 직접 실습해보고,

진행된 내용들은 또 공유하겠습니다.

오래도록 진실되게