"생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요?
이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다."
Overview
Syllabus
- 생성형 AI 애플리케이션
- 이 모듈에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 학습하고 생성형 AI를 활용할 수 있는 애플리케이션 유형을 알아봅니다. Google에서 제공하는 파운데이션 모델과 애플리케이션에 생성형 AI를 사용할 때 직면하는 과제에 대해서도 다룹니다.
- 프롬프트
- 이 모듈에서는 생성형 AI 프롬프트에 대해 알아봅니다. 프롬프트는 응답을 얻기 위해 언어 모델에 제출하는 자연어 요청입니다. 프롬프트를 설계하여 모델에서 반환되는 결과를 개선할 수 있습니다.
- Vertex AI Studio 시작하기
- 이 모듈에서는 빠르게 프로토타입을 제작하고 모델을 자체 데이터로 튜닝하며 애플리케이션에 원활하게 배포할 수 있는 도구를 제공하는 Vertex AI Studio를 사용해 봅니다. 또한 Gemini의 멀티모달 기능을 살펴보고 프롬프트를 설계하고 대화를 생성합니다.
- 검색 증강 생성(RAG)
- 이 모듈에서는 파운데이션 모델의 정확성을 개선하는 방법을 알아봅니다. 또한 외부 지식 소스로 파운데이션 모델을 그라운딩하는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에 대해 다룹니다. Google Cloud 기반 RAG 지원 생성형 AI 솔루션 아키텍처의 예시도 살펴봅니다.
- LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션 빌드
- 이 모듈에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 흥미롭고 유익한 대화를 나눌 수 있는 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
- 과정 리소스
- 강의 PDF 링크
Taught by
Google Cloud Training
