IT 기술 따라잡기

🎓 Study Group 발표 자료 - RAG의 이해와 Obsidian 적용 - PKM Project | My AI 2nd Brain 🧠🤖📚

이 영상은 시애틀 지역에서 활동 중인 PKM(Personal Knowledge Management) Study Group 발표용으로 제작된 콘텐츠입니다.
우리는 AI를 활용해 나만의 제2의 뇌, 즉 AI 기반의 Second Brain을 만드는 것을 목표로 함께 공부하고 있습니다.

📌 본 영상에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:

🔹 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이란 무엇인가?
🔹 RAG는 왜 필요하게 되었는가? (LLM의 한계와 Hallucination 문제)
🔹 RAG의 작동 원리 (데이터 수집 → 저장 → 검색 → 응답 생성)
🔹 Standard RAG vs. Graph RAG의 차이점
🔹 Obsidian에 어떤 RAG 방식이 적합한가?
🔹 실제 코드 예시와 구현 방향 (LangChain, OpenAI, FAISS 활용)

https://youtu.be/aM7Ensrqurs?si=QvTcAVtDs61fb_rD

오늘은 Self-Discover 논문에서 제시한 방법론을 구현한 소스코드를 분석합니다. 👀
너무 어렵게 들리시죠?
전혀 그렇지 않습니다.

AI Application 에서는 복잡한 로직도 간단하게 자연어로 지시하면 됩니다.
그러면 AI 가 알아서 그 복잡한 로직을 처리합니다.

AI 시대 앱 개발은 주요 기능이 자연어로 처리 될 겁니다.
왜냐하면 AI 가 중요한 일을 처리할 것이고 AI 는 자연어를 알아 듣기 때문입니다. 🗣️🧠
기존 프로그래밍 언어로 코딩을 해야 하는 부분들도 물론 있죠.
이것도 점점 Vibe Coding 으로 처리 될 겁니다.

AI 시대 이제 중요한 것은 코딩이 아니라 문제를 푸는 방식과 아이디어입니다.

이 비디오에서 논문에서 제시한 복잡한 로직이 어떻게 자연어로 간단히 구현 되는지 직접 눈으로 확인 해 보세요.

✅ 이 영상에서 확인할 수 있는 것들:

자연어로 복잡한 논리를 어떻게 자연어로 구현하는지

AI 가 추론 방법론을 직접 선택해서 사용하게 하는 방법

논문 속 복잡한 개념이 어떻게 간단한 Python 코드로 바뀌는지

아이디어만 있다면 누구나 앱을 만들 수 있는 시대의 실체

📌 코딩 실력보다 아이디어가 더 중요한 시대,
이 영상을 보시면 왜 모두가 개발자가 될 수 있는지 알게 되실 겁니다.

🎯 이제 중요한 건 이것 하나: 💡 아이디어!

https://youtu.be/9qps2hRS_eE?si=EWjpNvXquHEm_Fy9

🧠 AI에게 ‘생각 좀 해봐’ 했더니… 스스로 추론 전략을 만들었다고?

이번 시간에는 오랜 만에 추론 방법론에 대해 배웁니다.
AI 추론 방법론은 누구나 이해할 수 있을 정도로 쉽습니다.
그 이유는 AI 가 인간의 생각처럼 작동하도록 만들졌기 때문입니다.

우리가 자식이나 학생들을 교육시키듯이 AI 에게 교육 시키면 됩니다.

이 논문에서는 AI 가 인간처럼 자신의 경험과 지식을 통해 전략을 세우고 문제를 해결하게 만드는 방법에 대해 다룹니다.

🧩 영상에서 다루는 핵심 내용
✔️ AI가 스스로 추론 전략(Reasoning Structure)을 어떻게 만드는가
✔️ GPT-4의 정확도를 최대 30% 높인 비결
✔️ Chain-of-Thought, Plan-and-Solve를 넘어선 새로운 패러다임
✔️ 계산은 줄이고, 정확도는 올리는 추론 방식

이런 추론 방법론을 배워 둔다면 AI Application 개발 뿐만 아니라 평상시 AI 를 더 효율적으로 사용하는 방법도 배우게 될 겁니다.
AI 유료 버전을 사용하시는 분들 혹은 무료 버전을 사용하시더라도
AI 를 좀 더 효율적으로 사용하는 나만의 방법을 찾는데 이런 추론 방법론을 활용해 보세요.

https://youtu.be/RS-kZ_ZQHJ0?si=d5NvFcPpSftJUQqG