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지난 주차 프롬프트 엔지니어링 실습 과제 평과 결과 공유 - 3조 (심후성, 이재승) 우승 🥳

1. 평가 방법 설명 (평가용 프롬프트 및 평가 문항 데이터 셋 공개)

2. 조별 프롬프트 공유

3. 선정 이유 소개

4. 결과 예시 (역검 텍스트 요약하기 과제)

   

RAG 개념 이해하기

1. RAG 왜 쓸까?

2. RAG 절차

   

RAG를 이용한 챗봇 만들기

1. 팁 & 노하우 공유
   1. 한국어 문장 분리기 라이브러리 kss 소개
   2. 문서 쪼개기 스킬
      1. 문서의 카테고리화
      2. chunk token length + overlap
      3. auto split
      4. 문서가 너무 긴 경우 → 요약해서 사용
   3. 유사도 검색
      1. lexical
      2. semantic
      3. hybrid
   4. 입력 길이 제한 (모델별로 토큰 제한 존재)
   5. multi-turn : 이전 대화 기억하게 하기
   6. 추천 모델
      1. generation : gpt-3.5-turbo-1106 (max token 16k)
      2. embedding : text-embedding-ada-002 (max token 8k)

HRP FAQ 챗봇 소개 (https://mollm-hrp.inhr.im/?tenant=hrp&[email protected])

HRP FAQ 챗봇 소스코드 디버깅

1. file upload 시 일어나는 일
2. chating message가 입력되면 일어나는 일

python 환경 설정하기 - 숙련된 조교 이경태 팀장님 시연(?)

1. 아나콘다 설치
2. 소만사 인증
3. python library 설치법 소개
   1. prompt
   2. 아나콘다 네비게이터

OpenAI cookbook 제공 예제 (각자 노트북에서) 실행하기

1. **https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/Question_answering_using_embeddings.ipynb**

   Question_answering_using_embeddings_korean_v2.ipynb

2. OpenAI api 호출을 위해 조별 key 제공

3. RAG 절차 이해 및 python 개발 환경 추가 셋팅을 위해 예제 돌려보기

다음 수업 예고 - 조별로 RAG를 이용한 챗봇 만들기

1. 조 구성 공개
   1. 1조 : 김보근, 윤주오, 유병재
   2. 2조 : 김용수, 심후성, 이승훈
   3. 3조 : 김지만, 박상운, 이상엽
2. 조별 사전 과제 안내 : Retrieval에 활용할 자체 문서 준비하기

5주차 pulse survey

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